№ 2 (64) 2016 - usue.rujne.usue.ru › download › 64 › 64.pdf2 (64) 2016 Известия УрГЭУ 7 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ цен на нефть, что

2 (64)2016

Область непознанного, неведомого значительно обширнее суммы накопленных человечеством знаний.

В. И. Вернадский

Редакционная коллегия | Editorial Board

Главный редактор Chief EditorЯ. П. Силин, д‑р экон. наук, профессор Ya. P. Silin, Dr. Sc. (Economics), Professor

Заместитель главного редактора Deputy Chief EditorВ. П. Иваницкий, д‑р экон. наук, профессор V. P. Ivanitsky, Dr. Sc. (Economics), Professor

Ответственный секретарь Executive SecretaryН. М. Сурнина, д‑р экон. наук, профессор N. M. Surnina, Dr. Sc. (Economics), Professor

Члены редколлегии Editorial Team

Е. Г. Анимица, д‑р геогр. наук, профессор Ye. G. Animitsa, Dr. Sc. (Geography), Professor

В. Г. Благодатских, д‑р ист. наук, доцент V. G. Blagodatskikh, Dr. Sc. (History), Associate Professor

Х. З. Брайнина, д‑р хим. наук, профессор Kh. Z. Brainina, Dr. Sc. (Chemistry), Professor

Н. Ю. Власова, д‑р экон. наук, профессор N. Yu. Vlasova, Dr. Sc. (Economics), Professor

В. М. Камышов, д‑р хим. наук, профессор V. M. Kamyshov, Dr. Sc. (Chemistry), Professor

Д. А. Карх, д‑р экон. наук, доцент D. A. Karkh, Dr. Sc. (Economics), Associate Professor

А. А. Мальцев, д‑р экон. наук, профессор A. A. Maltsev, Dr. Sc. (Economics), Professor

М. С. Марамыгин, д‑р экон. наук, профессор M. S. Maramygin, Dr. Sc. (Economics), Professor

Р. М. Нижегородцев, д‑р экон. наук R. M. Nizhegorodtsev, Dr. Sc. (Economics)

Т. С. Орлова, д‑р филос. наук, профессор T. S. Orlova, Dr. Sc. (Philosophy), Professor

Э. В. Пешина, д‑р экон. наук, профессор E. V. Peshina, Dr. Sc. (Economics), Professor

Г. Б. Пищиков, д‑р техн. наук, профессор G. B. Pishchikov, Dr. Sc. (Engineering), Professor

Е. В. Попов, чл.‑кор. РАН, д‑р экон. наук, д‑р физ.‑мат. наук, профессор

Ye. V. Popov, Dr. Sc. (Economics), corresponding member of RAS, Dr. Sc. (Physics & Mathematics), Professor

Л. Г. Протасова, д‑р техн. наук, профессор L. G. Protasova, Dr. Sc. (Engineering), Professor

К. К. Рихтер, д‑р физ.‑мат. наук, профессор K. K. Richter, Dr. Sc. (Physics & Mathematics), Professor

А. Н. Сёмин, чл.‑кор. РАН, д‑р экон. наук, профессор

A. N. Syomin, corresponding member of RAS, Dr. Sc. (Economics), Professor

К. П. Стожко, д‑р ист. наук, профессор K. P. Stozhko, Dr. Sc. (History), Professor

А. И. Татаркин, академик РАН, д‑р экон. наук, профессор A. I. Tatarkin, academician of RAS, Dr. Sc. (Economics), Professor

В. В. Уфимцев, д‑р социол. наук, профессор V. V. Ufimtsev, Dr. Sc. (Sociology), Professor

Члены международного совета International Council

Д. Вильямс, PhD (Economics), PhD (Science, Technology & Innovation Management) (Великобритания)

D. Williams, PhD (Economics), PhD (Science, Technology & Innovation Management) (Great Britain)

Я. Подгорский, PhD, MSc, доцент (Словакия) J. Podhorsky, PhD, MSc, Associate Professor (Slovakia)

Э. М. Сандоян, д‑р экон. наук, профессор (Армения) E. M. Sandoyan, Dr. Sc. (Economics), Professor (Armenia)

А. Н. Стратан, д‑р экон. наук, профессор (Молдова) A. N. Stratan, Dr. Sc. (Economics), Professor (Moldova)

Сюй Линьши, д‑р экон. наук, профессор (КНР) Syui Linshi, Dr. Sc. (Economics), Professor (China)

Ф. У. Аймел, доцент (США) Ph. W. Imel, Associate Professor (USA)

А. А. Шубин, д‑р экон. наук, профессор (Украина) A. A. Shubin, Dr. Sc. (Economics), Professor (Ukraine)

Учредитель: ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет»Включен в Перечень ведущих рецензируемых научных изданий,

в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени доктора и кандидата наукВключен в Российский индекс научного цитирования

Основан в 1999 г.Свидетельство о регистрации средства массовой информации

ПИ ФС77‑49743 от 15 мая 2012 г.Подписной индекс Агентства Роспечати: 72059

© Уральский государственный экономический университет, 2016

Содержание

ЭКОНОМИЧЕСК АЯ ТЕОРИЯ

Ильяшенко В. В. Взаимосвязь инфляции и безработицы: теоретические аспекты и особенности проявления в экономике России . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Баландина М. С., Баскакова И. В. Двусторонние рынки: определение понятия, ключе‑вые характеристики и инструменты оценки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

12

ФИНАНСЫ И ФИНАНСОВО-ИНВЕС ТИЦИОННЫЙ МЕХАНИЗМ

Викторова Н. Г., Яблоков Д. Ю. Открытые данные в налогообложении: отечественная и зарубежная практика применения. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Хвалынский Д. С. Совершенствование механизма государственных закупочных аукционов в России . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Сомова О. В. Некоторые аспекты структурно‑динамического анализа биржевого валютного рынка в России . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Пионткевич Н. С. Методический подход к оценке финансовых рисков хозяйствую‑щего субъекта . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Шишкин А. В. Теоретический анализ финансовой устойчивости хозяйствующих субъектов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

31

39

48

58

РЕГИОНА ЛЬНАЯ И МУНИЦИПА ЛЬНАЯ ЭКОНОМИК А

Крылатков П. П., Блинков И. О. Формирование конкурентного иммунитета промыш‑ленных предприятий в условиях новой индустриализации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Пьянкова С. Г. Индикаторы оценки влияния институциональной подсистемы на развитие монопрофильного города . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Кочкина Е. М., Радковская Е. В., Дроботун М. В. Многомерные статистические методы в исследовании показателей конкурентоспособности территории . . . . . . . . . . . . .

68

78

87

МИРОВАЯ ЭКОНОМИК А

Мальцев А. А. Пищевая промышленность РФ: новые возможности встроиться в экспортно‑импортный оборот страны . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

ЛОГИС ТИК А

Капустина Л. М. «Зеленые» технологии в логистической деятельности . . . . . . . . . . . . 114

ПРИК ЛА ДНАЯ ЭКОНОМИК А

Сокол Г. А., Кутышкин А. В. Использование производственных VES‑функций для мо‑делирования функционирования экономических систем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Серков Л. А., Елизаров Д. Б. Влияние непредвиденных шоков на поведение макро‑экономических показателей в рамках гипотезы об адаптивном обучении агентов

123

135

ПРОДОВОЛЬС ТВЕННАЯ БЕ ЗОПАСНОС ТЬ

Тарасова Н. В. Оценка институцональной среды продовольственной безопасности 151

КРИТИК А И БИБЛИОГРАФИЯ

Нестеров И. О. Международные валютно‑кредитные отношения: коротко о новых книгах . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161

Требования к материалам, представляемым в журнал . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

Contents

ECONOMIC THEORY

Ilyashenko V. V. The Relationship between Inflation and Unemployment: Theoretical As‑pects and Particularities of Manifestation in the Russian Economy . . . . . . . . . . . . . . . . .Balandina M. S., Baskakova I. V. Two‑Sided Markets: Definition, Key Elements and Instru‑ments for Assessment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

12

FINANCE & FINANCE-INVESTMENT MECHANISM

Viktorovа N. G., Yablokov D. Yu. Open Data in Taxation: Domestic and Foreign Practice of Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Khvalynskiy D. S. Improving the Mechanism of Public Procurement Auctions in Russia Somova O. V. Some Aspects of Structural‑Dynamic Analysis of Foreign Exchange Mar‑ket in Russia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Piontkevich N. S. A Methodological Approach to Assessment of Financial Risks of an Organization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Shishkin A. V. Theoretical Analysis of Financial Sustainability of Business Entities . . . . .

2131

39

4858

REGIONAL & MUNICIPAL ECONOMICS

Krylatkov P. P., Blinkov I. O. Formation of Competitive Immunity of Industrial Enterprises Under the New Industrialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Pyankova S. G. Indicators to Assess the Institutional Subsystem Influence on the Devel‑opment of Single‑Industry Towns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Kochkina Ye. M., Radkovskaya Ye. V., Drobotun M. V. Multivariate Statistical Methods in the Study of the Indicators of Territorial Competitiveness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

68

78

87

GLOBAL ECONOMY

Maltsev A. A. Food Industry in Russia: New Opportunities to Extend Foreign Trade Turnover . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

LOGISTICS

Kapustina L. M. Green Technologies in Logistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

APPLIED ECONOMICS

Sokol G. A., Kutyshkin A. V. Using VES Production Functions for Modelling of Economic Systems' Functioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Serkov L. A., Yelizarov D. B. The Influence of Unforeseen Shocks on Behaviour of Macro‑economic Indicators Within the Hypothesis of Adaptive Learning Agents . . . . . . . . . .

123

135

FOOD SECURIT Y

Tarasova N. V. Assessing the Institutional Environment of Food Security . . . . . . . . . . . . . 151

CRITICS & BIBLIOGR APHY

Nesterov I. O. International Monetary Relations: A Review of New Textbooks . . . . . . . . . 161

Paper requirements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

Известия УрГЭУ 52 (64) 2016

ИЛЬЯШЕНКО Владимир Владимирович

Доктор экономических наук, профессор кафедры политической экономии

Уральский государственный экономический университет620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45

Контактный телефон: (343) 211-37-37e-mail: [email protected]

© И

льяш

енко

В. В

., 20

16

Взаимосвязь инфляции и безработицы: теоретические аспекты и особенности проявления

в экономике России

Исследуются теоретические аспекты взаимосвязи инфляции и безработицы, краткосрочная и долгосрочная кривые Филлипса. Показано влияние ожидаемой инфляции, уровня безработицы и шоковых изменений предложения на фактический уровень инфляции. Приведены теоретические подходы к определению особенностей взаимосвязи инфляции и безработицы в краткосрочном и долгосрочном периодах. На основании анализа развития экономики России установлена неоднозначная зависимость между темпами инфляции и безработицы, которую отражает кривая Филлипса. В российской экономике наблюдались этапы развития, когда существовала тенденция снижения темпа инфляции и уровня безработицы в условиях экономического роста и увеличения темпа инфляции и уровня безработицы в кризисные периоды. Отмечается, что в значительной степени это было связано с существенным повышением мировых цен на нефть и девальвацией национальной валюты.

JEL classification: A11, E24, E31

Ключевые слова: инфляция; безработица; кривая Филлипса; совокупный спрос; стагфляция; внешнеэкономическая инфляция.

Инфляция и безработица – два основных фактора макроэкономической нестабиль‑ности. В связи с этим теоретический и практический интерес представляет пробле‑

ма взаимосвязи инфляции и безработицы.Одним из исследователей взаимозависимости инфляции и безработицы был ан‑

глийский экономист А. Филлипс, который в 1958 г. проанализировал взаимосвязь между уровнем безработицы и ставкой заработной платы в Великобритании за по‑чти столетний период [10]. Он установил, что существует обратная зависимость меж‑ду уровнем безработицы и приростом номинальной заработной платы. Выраженная в графической форме, она получила название кривой Филлипса.

А. Филлипс полагал, что есть некоторый «естественный уровень безработицы» (6–7%), при котором существует постоянный уровень заработной платы. Если без‑работица становится ниже «естественного уровня», то происходит быстрый прирост заработной платы и повышаются темпы инфляции. Если безработица превышает «ес‑тественный уровень», темпы прироста заработной платы уменьшаются, наблюдается дефляция.

Вместе с тем А. Филлипс не настаивал на однозначности обнаруженной им зависи‑мости, полагая, что необходимо дальнейшее многостороннее исследование взаимосвя‑зи между уровнями безработицы и заработной платы.

Дальнейшие исследования привели к современной интерпретации кривой Фил‑липса, которая характеризуется следующими особенностями:

6 Известия УрГЭУ 2 (64) 2016

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ

• вместо показателя темпов прироста заработной платы используют показатель темпов инфляции, полагая, что они изменяются синхронно;

• учитываются ожидаемые темпы инфляции, а также шоки предложения.Краткосрочная и долгосрочная кривые Филлипса, отражающие зависимость тем‑

пов инфляции и уровня безработицы, представлены на рисунке [7. С. 376].

Краткосрочная и долгосрочная кривые Филлипса

Точка Е на графике соответствует положению равновесия на рынке труда, при кото‑ром существует естественный уровень безработицы U1, предполагающий только фрик‑ционную и структурную безработицу. Инфляция в точке Е равна нулю. При падении уровня безработицы ниже величины U1 совокупный спрос увеличивается и темпы ин‑фляции в краткосрочном периоде возрастают. При росте уровня безработицы выше величины U1 снижается уровень цен.

Математически влияние ожидаемой инфляции, уровня безработицы и шоковых из‑менений предложения может быть выражено следующим образом [5. С. 432]:

π = πe – β(u – ue) + ε,где π – фактический уровень инфляции; πe – ожидаемый уровень безработицы; β – па‑раметр, который больше нуля; u – фактический уровень безработицы; ue – естествен‑ный уровень безработицы; ε – резкие изменения предложения.

Инфляционные адаптивные ожидания экономических агентов обычно связаны с уровнем наблюдаемой инфляции. Если люди предполагают, что темп инфляции не из‑менится по сравнению с предшествующим годом, то πe = π−1. Чем заметнее повышаются цены в прошедшем периоде, тем сильнее инфляционные ожидания. Влияние данного фактора значительно в странах с трансформируемой экономикой, осуществляющих либерализацию хозяйственной деятельности. В наибольшей степени оно проявилось в России в первой половине 1990‑х годов, когда были достигнуты наивысшие среди бывших социалистических стран темпы инфляции после августовского кризиса 1998 г., в 2008−2009 гг. и в 2014−2015 гг.

Взаимосвязь инфляции и безработицы отражает второй член формулы, учитываю‑щий закон Оукена. Если фактический уровень безработицы соответствует естествен‑ному, то действительный темп инфляции без учета шоков предложения будет равен ожидаемому. Если уровень безработицы ниже естественного уровня, происходит уве‑личение заработной платы и темпов прироста цен. Если фактическая безработица пре‑вышает естественную, т. е. возникает циклическая безработица, то уровень инфляции снижается. Параметр β отражает степень влияния циклической безработицы на ин‑фляцию. В связи с обратной зависимостью между уровнями безработицы и инфляции перед показателем циклической безработицы стоит знак минус.

Необходимость учета шоков предложения в представленной выше формуле возни‑кла в 1970‑е годы, когда страны ОПЕК добились существенного увеличения мировых



цен на нефть, что привело к росту издержек производства и снижению в связи с этим совокупного предложения. Учет данного фактора имеет важное теоретическое значе‑ние. Кривая Филлипса была построена на основе анализа инфляции спроса, которая преобладала до 70‑х годов прошлого века. Однако в дальнейшем в развитии инфляци‑онных процессов стали заметно проявляться факторы инфляции издержек, влияющие на увеличение средних и предельных издержек производства и сокращение предложе‑ния. Характерная для предшествующего периода обратная зависимость между уровня‑ми инфляции и безработицы стала нарушаться, а кривая Филлипса подвергаться сом‑нению и в теории, и в экономической политике.

Принято считать, что установленная Филлипсом обратная взаимозависимость между уровнями инфляции и безработицы характерна только для краткосрочного пе‑риода и может быть использована для определения альтернативы между ними, хотя инфляционные ожидания могут привести к сдвигу кривой и затруднить решение про‑блемы экономического выбора.

Однако М. Фридмен и Э. Фелпс независимо друг от друга сделали вывод, что в дол‑госрочном периоде отсутствует обратная зависимость между инфляцией и безрабо‑тицей [8; 9]. По их мнению, в положении долгосрочного равновесия устанавливает‑ся естественный уровень безработицы. Если при полной занятости увеличивается совокупный спрос, то уровень безработицы становится ниже естественного, а темпы инфляции увеличиваются. Графически произойдет перемещение по краткосрочной кривой Филлипса, предположим, из точки Е в точку F (см. рисунок). В краткосрочном периоде инфляционные ожидания рабочих отстают от фактических темпов инфляции, что снижает их реальную заработную плату. Прибыль фирм увеличивается, и произ‑водство расширяется.

М. Фридмен и Э. Фелпс считают, что в долгосрочном периоде ситуация должна из‑мениться: ценовые ожидания рабочих постепенно придут в соответствие с действи‑тельной величиной инфляции; последуют требования о повышении номинальной зара‑ботной платы, удовлетворение которых приведет к росту издержек предпринимателей и снижению их заинтересованности в найме дополнительных рабочих и развитии про‑изводства. По мере повышения реальной заработной платы до уровня, соответству‑ющего положению долгосрочного равновесия, безработица вернется к естественному уровню. Графически произойдет перемещение экономики из точки F на краткосрочной в точку K на долгосрочной кривой Филлипса (см. рисунок). Следовательно, в долгос‑рочном периоде темп инфляции увеличился, а безработица по‑прежнему находится на естественном уровне. Таким образом, долгосрочная кривая Филлипса представляет собой вертикальную линию, проходящую через точки E и K при естественном уровне безработицы U1. Практический вывод заключается в том, что экономическая политика стимулирования спроса с целью повышения занятости дает только кратковременный эффект, а в долгосрочном плане не изменятся ни безработица, ни объем выпуска при увеличении инфляции.

Сторонники теории рациональных ожиданий полагают, что хозяйствующие субъек‑ты смогут правильно оценить последствия экономических мер правительства и быстро изменят свои инфляционные ожидания, требуя повышения номинальной заработной платы в соответствии с ростом цен. Поэтому политика стимулирования совокупного спроса не приведет к увеличению выпуска и росту занятости и в краткосрочном пе‑риоде, а только будет способствовать инфляции (на графике произойдет движение из точки E непосредственно в точку K, минуя точку F).

По нашему мнению, доводы М. Фридмена и Э. Фелпса более убедительны, чем по‑зиция сторонников теории рациональных ожиданий, поскольку определенный лаг между мерами по стимулированию совокупного спроса и повышением заработной платы будет существовать. Вместе с тем их выводы справедливы, если исходить из



положения полной занятости, когда наблюдается естественный уровень безработицы. В условиях неполной загрузки производственных мощностей при безработице, превы‑шающей естественный уровень, политика стимулирования совокупного спроса, хотя и приведет к увеличению номинальной заработной платы в долгосрочном периоде, бу‑дет сопровождаться снижением средних и предельных издержек в результате действия положительного эффекта масштаба и экономии на постоянных затратах. В результате уменьшения издержек на единицу продукции и увеличения средней и валовой прибы‑ли фирм не будет объективной основы для роста цен. Повышение совокупного спроса в модели AD–AS произойдет на горизонтальном кейнсианском отрезке совокупного предложения. Реальный объем национального производства и занятость возрастут при неизменном уровне цен.

Анализ развития экономики России показывает неоднозначную зависимость меж‑ду темпами инфляции и безработицы (см. таблицу). С 1994 по 1997 г. в России снижа‑лись темпы инфляции при увеличении уровня безработицы. С 1998 г. происходят из‑менения, противоречащие кривой Филлипса: в 1998 г. уровень инфляции существенно повысился, по сравнению с предшествующим годом (767%), и составил 84,4% при уве‑личении уровня безработицы на 12,7%. В 1999–2005 гг. ежегодно снижались и темпы инфляции, и уровень безработицы, за исключением 2003 г. В последующие девять лет обратная зависимость наблюдалась только четыре года.

Динамика темпов инфляции и уровня безработицы в России в 1994-2014 гг.

Год

Темп инфляции за период, определяе‑

мый по индексу потре‑бительских цен, %

Изменение темпа инфляции,

% к предыдущему году

Уровень безработицы, %

Изменение уровня безработицы,

% к предыдущему году

1994 215,0 −74,4 8,1 26,11995 131,0 −39,1 9,4 16,01996 21,8 −83,4 9,7 3,21997 11,0 −49,5 11,8 21,61998 84,4 767 13,3 12,71999 36,5 −57,8 13,0 −2,32000 20,2 −44,7 10,6 −18,52001 18,6 −7,9 9,0 −15,12002 15,1 −19,8 7,9 −12,22003 12,0 −20,5 8,2 3,82004 11,7 −2,5 7,8 −4,92005 10,9 −6,8 7,1 −9,02006 9,0 −17,5 7,1 0,02007 11,9 32,2 6,0 −15,52008 13,3 11,8 6,2 3,32009 8,8 −33,8 8,3 33,92010 8,8 0,0 7,3 −12,02011 6,1 −30,7 6,5 −11,02012 6,6 8,2 5,5 −15,42013 6,5 −1,5 5,5 0,02014 11,4 75,4 5,2 −5,5

Рассчитано по данным официального сайта Федеральной службы государственной стати‑стики. URL: http://www.gks.ru.

В 2014−2015 гг. в России наблюдались стагфляционные процессы, хотя, по данным Росстата, безработица в стране не увеличивается. Так, В. Мау, называя стагфляцию



ключевой проблемой современной макроэкономики, считает, что ее «…следует при‑знать, несмотря на отсутствие роста безработицы (достаточно резкое торможение при скачке инфляции)» [6. С. 20]. Это означает, что обратная зависимость между уровнями инфляции и безработицы, соответствующая кривой Филлипса, практически отсутствует.

Кроме того, характеризуя уровень безработицы в России, необходимо учитывать объективные процессы, происходящие на рынке труда. В частности, в период после 2006 г. сглаживающее влияние на рост безработицы оказывает ежегодное сокращение численности населения в трудоспособном возрасте (примерно на 0,5 млн чел. ежегод‑но, прогноз на ближайшие годы – на 1,0−1,2 млн чел. в год) [4. С. 68−69]. Вместе с тем Р. Капелюшников и А. Ощепков полагают, что данные Росстата по уровню безработи‑цы в последние годы несколько занижены вследствие изменения в 2011 г. методики подсчета численности занятых и безработных, а также распределения экономически активного населения по полу, возрасту, образованию по сравнению с предшествующим периодом. Так, по их мнению, в 2012 г. уровень безработицы составил не 5,5%, а не ме‑нее 6,5% [4. С. 81−82].

Следует также отметить высокий уровень безработицы среди молодежи и лиц сред‑него возраста, что может привести в перспективе к росту безработицы в целом. Так, в 2012 г. в России высокий удельный вес среди безработных приходился на граждан возрастной группы 20−24 лет (22,3%) и 30−39 лет (21,9%) [2. С. 14].

Таким образом, обратная зависимость между уровнями инфляции и безработицы, соответствующая кривой Филлипса, в последние годы отсутствует.

В. Мау полагает, что для преодоления высокой инфляции в современных услови‑ях «требуется ужесточение денежной политики» [6. С. 25]. Трудно с этим согласиться, так как ограничение денежной массы эффективно в условиях инфляции спроса. При стагфляции рестриктивная денежная политика, напротив, может привести к дальней‑шему спаду производства, росту безработицы и развитию инфляции издержек. Кроме этого, подобная политика противоречит важной задаче увеличения инвестиций, кото‑рые в современных условиях, как справедливо отмечает В. Мау, необходимы для обес‑печения экономического роста [6. С. 23]. М. Ершов также отмечает, что «не следует преувеличивать вероятность больших инфляционных рисков вследствие расширения рублевой массы», связывая это с невысоким уровнем монетизации российской эконо‑мики [1. С. 45].

Как отмечалось, М. Фридмен и Э. Фелпс полагали, что обратная зависимость между инфляцией и безработицей, соответствующая кривой Филлипса, отсутствует в долгос‑рочном периоде. Рассматривая развитие российской экономики в последние десятилетия рыночных преобразований, следует отметить, что она нарушается, как в долгосрочном, так и в краткосрочном периоде, причем в противоположных экономических ситуациях.

Так, в 1999–2005 гг. существовала тенденция снижения и уровня инфляции, и уров‑ня безработицы в условиях экономического роста, повышения коэффициента моне‑тизации, ежегодного роста инвестиций, увеличения реальных доходов населения. Во многом это было связано с существенным повышением мировых цен на нефть.

Вместе с тем увеличение и темпа инфляции, и уровня безработицы наблюдалось в кризисные периоды развития российской экономики, в частности: в последние меся‑цы 1998 г. после августовского дефолта, в конце 2008−2009 гг., в 2014−2015 гг. В эти пе‑риоды происходил спад производства, уменьшались инвестиции, снижались реальные доходы или замедлялись темпы их роста, а также проявлялась внешнеэкономическая инфляция, связанная с падением мировых цен на нефть и девальвацией национальной валюты [3].

Таким образом, развитие российской экономики в период рыночных преобразова‑ний неоднозначно отражает взаимосвязь инфляции и безработицы, соответствующую кривой Филлипса.



Источники1. Ершов М. В. Какая экономическая политика нужна России в условиях санкций? //

Вопросы экономики. 2014. 12. С. 37−53.2. Иванова Н. А., Бурмистрова И. К. Безработица в России и меры по снижению на‑

пряженности на рынке труда // Экономические науки. 2015. 5 (126). С. 12−20.3. Ильяшенко В. В. О внешнеэкономических факторах инфляции // Известия Ир‑

кутской государственной экономической академии. 2006. 2 (47). С. 5−8.4. Капелюшников Р. И., Ощепков А. Ю. Российский рынок труда: парадоксы пост‑

кризисного развития // Вопросы экономики. 2014. 7. С. 66−92.5. Макроэкономика : учеб. для бакалавров / А. В. Аносова, И. А. Ким, С. Ф. Серегина

и др.; под ред. С. Ф. Серегиной. М. : Юрайт, 2011.6. Мау В. Социально‑экономическая политика России в 2014 г.: выход на новые ру‑

бежи? // Вопросы экономики. 2015. 2. С. 5−31.7. Селищев А. С. Макроэкономика. 3‑е изд. СПб. : Питер, 2005.8. Friedman M. The Role of Monetary Policy // American Economic Review. 1968. Vol. 58.

No. 2. P. 1−17.9. Microeconomic Foundations of Employment and Inflation Theory / ed. by E. S. Phelps.

N. Y.: W. W. Norton & Company, 1973.10. Phillips A. W. The Relation between Unemployment and the Rate of Money Wage of

Change in the United Kingdom, 1861–1957 // Econometrica. 1958. Vol. 25. No. 100. P. 283−299.

***

The Relationship between Inflation and Unemployment: Theoretical Aspects and Particularities of Manifestation in the Russian Economy

by Vladimir V. Ilyashenko

The article studies theoretical aspects of the relationship between inflation and unemployment, short‑term and long‑term Phillips curves. The impact of expected inflation, unemployment and supply shocks on the actual rate of inflation is shown. The paper gives theoretical approaches to determining the particularities of the relationship between inflation and unemployment in the short and long run. Hav‑ing analyzed the development of the Russian economy the author established the ambiguous relationship between inflation and unemployment, which is reflected by the Phillips curve. The Russian economy has seen both the stages of development, when the rate of inflation and unemployment tended to decrease in conditions of economic growth, and the stages, when inflation and unemployment rates increased in times of economic crisis. It is concluded that to a large extent this was due to a significant increase in world oil prices and devaluation of the national currency.

Keywords: inflation; unemployment; the Phillips curve; aggregate demand; stagflation; foreign eco‑nomic inflation.

References:1. Yershov M. Kakaya ekonomicheskaya politika nuzhna Rossii v usloviyakh sanktsiy? [What eco‑

nomic policy does Russia need in conditions of sanctions?]. Voprosy ekonomiki – The Issues of Economics, 2014, no. 12, pp. 37–53.

2. Ivanova N. A., Burmistrov I. K. Bezrabotitsa v Rossii i mery po snizheniyu napryazhennosti na rynke truda [Unemployment in Russia and measures to reduce tensions in the labor market]. Ekonom-icheskie nauki – Economic Sciences, 2015, no. 5 (126), pp. 12‑20.

3. Ilyashenko V. O vneshneekonomicheskikh faktorakh inflyatsii [On foreign economic factors of inflation]. Izvestiya Irkutskoy gosudarstvennoy ekonomicheskoy akademii – Izvestiya of Irkutsk State Eco-nomics Academy, 2006, no. 2 (47), pp. 5‑8.

4. Kapelyushnikov R. Oshchepkov A. Rossiyskiy rynok truda: paradoksy postkrizisnogo razvitiya [The Russian labor market: the paradoxes of post‑crisis development]. Voprosy ekonomiki – The Issues of Economics, 2014. no. 7, pp. 66–92.



5. Anosova A. V., Kim I. A., Seregina S. F. et al. Makroekonomika [Macroeconomics]. Moscow: Yurayt Publ., 2011.

6. Mau V. Sotsial’no‑ekonomicheskaya politika Rossii v 2014 g.: vykhod na novye rubezhi? [Socio‑economic policy of Russia in 2014: Shifting to a new level?]. Voprosy ekonomiki – The Issues of Economics, 2015, no. 2, pp. 5–31.

7. Selishchev A. S. Makroekonomika [Macroeconomics]. Saint Petersburg: Piter Publ., 2005. 8. Friedman M. The Role of Monetary Policy. American Economic Review, 1968, Vol. 58, no. 2,

pp. 1−17.9. Phelps E. S. (ed.). Microeconomic Foundations of Employment and Inflation Theory. N. Y.:

W. W. Norton & Company, 1973.10. Phillips A. W. The Relation between Unemployment and the Rate of Money Wage of Change in

the United Kingdom, 1861–1957. Econometrica, 1958, Vol. 25, no. 100, pp. 283−299.Contact Info:Vladimir V. Ilyashenko, Dr. Sc. (Econ.), Prof. of Political Economy Dept.Phone: (343) 211‑37‑37e‑mail: k‑45409@planet‑a.ru

Ural State University of Economics62/45 8 Marta/Narodnoy Voli St., Yekaterinburg, Russia, 620144


БАЛАНДИНА Марина Сергеевна

Ассистент кафедры экономической теории и экономической политики

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина620002, РФ, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19Контактный телефон: (343) 334-37-89e-mail: [email protected]

БАСКАКОВА Ирина Владимировна

Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и экономической политики

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

620002, РФ, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19Контактный телефон: (343) 334-37-89

e-mail: [email protected]

Двусторонние рынки: определение понятия, ключевые характеристики и инструменты оценки

Представлен анализ существующих подходов к определению двусторонних рынков, выделены ключевые характеристики двустороннего рынка, предложена классификация рынков данного типа. Дан обзор основных инструментов оценки двусторонней природы рынка: дедуктивный анализ, опрос участников рынка и оценка выявленных предпочтений. Предложен подход к оценке телевизионного рекламного рынка г. Екатеринбурга как двустороннего рынка, а также представлен эконометрический анализ данного рынка за 2007−2015 гг. В частности, оценены уравнения спроса двух сторон рынка (телезрителей и рекламодателей), рассчитаны объемы и знаки внешних эффектов, возникающих в потреблении между двумя группами пользователей платформы.

JEL classification: D20, L10, L50

Ключевые слова: двусторонний рынок; инструмент оценки двусторонней природы рынка; телевизионная реклама; рынок с участием платформы; взаимозависимость спроса; внешние эффекты.

В качестве предмета исследования в данной работе выбран особый тип рынков – дву‑сторонние рынки. На первый взгляд, любой рынок является двусторонним: с одной

стороны – покупатель, с другой – продавец. Однако ряд рынков выпадают из традицион‑ной схемы и отличаются тем, что продавец работает с двумя разными группами покупа‑телей и реализует каждой группе покупателей разные товары; при этом спрос одной груп‑пы покупателей значительно влияет на спрос второй группы, и наоборот. Продавец на данном рынке выступает в качестве платформы, соединяющей две группы потребителей.

К двусторонним рынкам можно отнести медиарынки, где платформой выступает медианоситель, объединяющий две группы пользователей: аудиторию средств массо‑вой информации (СМИ), покупающую у медианосителя контент, и рекламодателей, покупающих у медианосителя рекламные контакты с аудиторией. Спрос двух групп пользователей на услуги медианосителя взаимозависим: спрос на размещение рекламы в СМИ тем выше, чем большую аудиторию сможет привлечь к себе медиа; с другой стороны – зрители и слушатели медианосителя при изменении объема рекламы в СМИ будут изменять объем потребления этого носителя.©

Бал

анди

на М

. С.,

Баск

аков

а И

. В.,

2016



Актуальность изучения двусторонних рынков заключается в том, что для данного типа рыночной структуры ряд выводов традиционной экономической теории не вы‑полняются.

Например, для платформы в качестве стратегии, максимизирующей прибыль, мо‑жет быть установлена нулевая цена для одной из сторон (телеканал может предостав‑лять свой контент зрителям бесплатно). Следовательно, уровень конкуренции на дан‑ных рынках нельзя измерить с помощью стандартного индекса Лернера. В связи с этим антимонопольная и конкурентная политика применительно к двусторонним рынкам не может основываться на традиционном инструментарии и требует учета взаимоза‑висимости сторон.

В настоящее время единый подход к определению понятия «двусторонние рын‑ки» не сформирован. Ученые сходятся во мнении, что к таковым относятся рынки медиа, традиционные и онлайн‑аукционы, индустрия платежных карт, однако четких критериев, в соответствии с которыми рынок можно было бы назвать двусторонним, не определено.

Анализ существующих работ позволяет выделить два принципиально разных типа двусторонних рынков: рынки типа «один на один» и рынки с участием платформы.

Двусторонние рынки «один на один». Начало анализу двусторонних рынков поло‑жили ученые Д. Гейл и Л. Шепли в 1962 г. [3]. Двусторонними рынки названы авторами потому, что агенты на таких рынках распределены на два непересекающихся множе‑ства, которые заданы изначально (например, фирмы и работники; вузы и студенты). В отличие от товарных рынков, где рыночная цена определяет, является ли агент про‑давцом или покупателем, на двусторонних рынках ключевую роль играет установление связей между экономическими агентами, а не товарно‑денежные отношения. Поэтому на двустороннем рынке цена на «товар» может и не существовать, т. е. равняться нулю. Для двусторонних рынков характерен двусторонний характер обмена, т. е. в результате взаимодействия обе стороны приобретают какое‑либо благо. Примеры двусторонних рынков: выбор пары женщина–мужчина, школьники–школы; студенты – места для прохождения производственной практики, доноры–больные и др. [1].

В работах [9; 11] проанализированы двусторонние рынки, где агенты на одной стороне рынка взаимодействуют только с некоторым небольшим числом агентов на другой стороне и важно то, кто с кем в итоге будет связан. Обе стороны рынка име‑ют предпочтения на множестве агентов противоположной стороны, и получающиеся связи задаются парами типа «кто с кем». Самое простое взаимодействие происходит в ситуации, когда агенты разбиваются на пары. Этот тип двусторонних рынков можно назвать рынком со связями «один на один». Женщины–мужчины и больные–доноры – примеры рынков «один на один».

Основой вопрос, рассмотренный учеными: какие связи будут сформированы на таких рынках, существует ли устойчивое размещение агентов на таких рынках? Уче‑ные показали, что стабильные размещения есть, и предложили алгоритм Гейла–Ше‑пли [3], позволяющий найти стабильное размещение. Этот алгоритм используется на некоторых централизованных рынках труда, например для распределения школьников по школам в городах Америки и Великобритании, распределения врачей‑стажеров по госпиталям США и др.

Итак, в перечисленных выше работах выделены следующие ключевые характери‑стики двусторонних рынков:

• распределение агентов на два непересекающихся множества;• двусторонний характер обмена (в результате взаимодействия обе стороны прио‑

бретают какое‑либо благо);• благо, получаемое на двусторонних рынках, – это установление связей между эко‑

номическими агентами из непересекающихся множеств.



Двусторонние рынки с участием платформы. Помимо двусторонних рынков, где взаимодействие между агентами осуществляется по схеме «один на один», можно выделить рынки, где взаимодействие между двумя группами потребителей осуществ‑ляется через фирму‑посредника, или платформу. Определение двустороннего рын‑ка с участием платформы было представлено в работах Д. Ч. Роше и Дж. Тироля [7] и Д. Эванса [2].

Д. Эванс указывает на следующие условия существования рынка с двусторонней платформой:

1. Фирма‑посредник, или платформа, на двустороннем рынке продает двум разным группам потребителей разные товары или услуги.

2. Для двустороннего рынка характерно наличие внешних эффектов в потреблении между двумя группами потребителей.

3. На двустороннем рынке требуется посредник для интернализации внешних эф‑фектов; рыночный обмен становится возможным только в результате действий посред‑ника.

Поясним определение на примере рынка телевизионной рекламы (см. рисунок).

Структура двустороннего рынка с участием платформы

В качестве платформы на данном рынке действует телеканал. Телеканал производит контент – телевизионный эфир – и продает его зрителям (сторона 1), а затем продает контакты со зрителями рекламодателям (сторона 2).

Для данного рынка характерно наличие внешних эффектов. Положительный внеш‑ний эффект на двустороннем рынке возникает, когда ценность потребления услуг платформы для одной группы клиентов возрастает с увеличением числа потребителей во второй группе. Так, рекламодатели предъявляют бóльший спрос на размещение ре‑кламы на телеканале с бóльшим числом зрителей.

Отрицательный внешний эффект имеет место, когда ценность потребления услуг платформы для одной группы уменьшается при увеличении числа потребителей во второй группе. Так, значительное увеличение объема рекламы на телеканале может привести к снижению числа телезрителей.

Телеканал принимает на себя трансакционные издержки по координации и мотива‑ции двух различных, но взаимозависимых групп потребителей, определяет структуру и уровень цен на рынке.

Другие примеры двусторонних рынков с участием платформы представлены в табл. 1.

Д. Ч. Роше и Дж. Тироль определяют двусторонние рынки как рынки с внешними сетевыми эффектами и наличием двух различных сторон, которые получают выгоду от опосредованного взаимодействия друг с другом через использование общей плат‑формы [7]. Для двух категорий пользователей рынка цели использования платформы четко различаются, но при этом они взаимозависимы, и именно их взаимодействие определяет ценность использования ими общей платформы.



Таблица 1Примеры двусторонних рынков

Рынок Платформа Пример платформы Стороны Продукт/услуга, получаемые

от платформыСМИ Телеканал,

радиостан‑ция, сайт

НТВ, ТНТ, ТВЦ Аудитория КонтентРекламода‑тели

Реклама

Программное обеспечение

Приложение к операцион‑ной системе

Windows, Macintosh

Пользователь ПО

Приложения к операцион‑ной системе

Разработчик ПО

Набор средств для разработ‑ки программных продуктов

Знакомства Брачное агентство

Доверие, заключе‑ние брака с ино‑странцем

Мужчины Поиск партнера, психологи‑ческие консультацииЖенщины

Индустрия платежных карт

Ассоциация кредитных или дебето‑вых карт

Visa, Mastercard Держатель карты

Платежная карта

Продавцы товаров и услуг

Платежный терминал


Игровая приставка

XBox, Playstation Игрок Игровая приставка, игрыРазработчик ПО

Набор средств для разра‑ботки

Интернет‑ аукцион

Аукцион Ebay.com, Molotok.ru

Продавец Место встречи продавца и покупателяПокупатель


Разработчик текстовых редакторов

Adobe, Notepad Автор текста Текстовый редакторЧитатель Программа для просмотра

текста

В работе [7] в качестве фундаментальной характеристики двустороннего рынка вы‑деляется следующее: платформа, сохраняя сумму цен (уровень цен для каждой сторо‑ны рынка) на свои услуги неизменной, может изменять число сделок и свою прибыль, одновременно повышая цену услуг для одной из сторон и снижая цену для другой сто‑роны (т. е. в результате адаптации структуры цен). Оптимальной для платформы мо‑жет оказаться и ситуация, когда одна из сторон рынка сталкивается с нулевой ценой, тогда как вторая сторона рынка оплачивает все расходы. Например, на телевизионном рынке доступ к ряду телеканалов является для зрителей бесплатным, все расходы по созданию программных продуктов и распространению сигнала фактически оплачива‑ются поступлениями от рекламы.

Ключевой характеристикой двустороннего рынка является то, что каждая из групп агентов при принятии решения о взаимодействии с платформой не учитывает того, что их выбор является источником внешнего эффекта для второй группы. Так, например, приобретая услуги телеканала, зритель не принимает во внимание, что эта покупка сделает просматриваемый ими канал более привлекательным для рекламодателей, и не учитывает цену на рекламу на данном канале.

Существование взаимозависимости спроса на услуги платформы двух групп аген‑тов вместе с тем, что каждая группа агентов не учитывает эту зависимость при приня-тии решения об использовании платформы – ключевая характеристика двустороннего рынка, которая позволяет отличить платформу на двустороннем рынке от фирмы, про‑дающей комплементарные блага. Так, фирма, продающая комплементарии, учитывает два спроса со стороны одной и той же группы потенциальных покупателей. Покупа‑тели с потребностью в обоих дополняющих благах осознают взаимосвязь спроса на



оба блага и учитывают цены на оба блага. На двустороннем рынке платформа, работая с двумя видами спроса двух групп, пытается интернализовать внешние эффекты, уста‑навливая разные цены для разных групп потребителей.

Возникает вопрос: есть ли у платформы на двустороннем рынке какие‑либо уни‑кальные свойства, на основании которых можно отличить двусторонний рынок с плат‑формой от любого другого рынка с участием посредников?

В работе А. Хэгью [5] рассмотрены отличия между двумя стратегиями рыночного взаимодействия: «модель продавца» и «модель двусторонней платформы». Во втором случае посредник только содействует осуществлению трансакции между продавцом и покупателем, при этом не снижая риск незаключения контракта ни для одной из сто‑рон. В «модели продавца» посредник покупает продукт у одной стороны сделки и пе‑репродает его конечному пользователю. Зная, что продукт уже куплен посредником, производитель теряет интерес к тому, сколько конечных пользователей сможет при‑влечь посредник. В «модели продавца» между разными группами агентов не возникают сетевые эффекты и взаимозависимость спроса. Отличительной характеристикой плат‑формы, по мнению М. Рисмана [10], является «…зависимость финансового успеха од‑ной стороны рынка от успеха взаимодействия платформы со второй стороной рынка».

На наш взгляд, одной из отличительных черт платформы на двустороннем рынке от посредника, осуществляющего перепродажу, является создание платформой новых продуктов/услуг, которые позволяют объединять агентов из разных множеств во вре‑мени и пространстве. Так, на медиарынках СМИ создают контент для читателей, слу‑шателей и зрителей; на рынке игровых приставок платформа производит и продает игровые консоли; на рынке интернет‑аукционов платформа разрабатывает и поддер‑живает сайт аукциона.

Итак, под двусторонним рынком с участием платформы следует понимать рынок, где фирма‑посредник реализует разные товары/услуги двум группам потребителей, ка‑ждая из которых приобретает свой товар/услугу. При этом потребление хотя бы одной из групп оказывает внешний эффект на вторую группу. Так что спрос на услуги фир‑мы‑посредника со стороны двух групп взаимозависим (изменение цены использова‑ния платформы для любой стороны рынка влечет за собой изменение числа участников рыночного обмена на обеих сторонах рынках, и следовательно, изменение числа сделок на рынке). В случае снижения цены для одной из сторон рынка спрос представителей этой группы возрастет. В случае положительного внешнего эффекта возрастет спрос на услуги платформы и со стороны второй группы пользователей.

Инструменты оценки двусторонней природы рынка. Исследователи сходятся во мнении, что к двусторонним рынкам можно отнести медиарынки, онлайн‑аукци‑оны, индустрию платежных карт. В то же время остается открытым вопрос, можно ли отнести к двусторонним рынкам, например, супермаркеты и аэропорты?

Основное затруднение в характеристике двусторонней природы рынка вызывает оценка присутствия внешних эффектов в потреблении между двумя группами поль‑зователей. Представляется возможным использование следующих инструментов для оценки внешних эффектов на двустороннем рынке.

Дедуктивный анализ – в ряде случаев позволяет определить наличие внешних эффектов. Так, очевидно, что рекламодатели покупают размещение рекламы в газете только из‑за того, что газету читают подписчики. В то же время нельзя однозначно сказать, как читатели воспринимают рекламу в газетах – является ли она для них бла‑гом или антиблагом. Недостатком дедуктивного анализа является то, что невозможно определить знак и размер внешнего эффекта.

Опрос участников рынка в форме анкетирования или интервью – может использо‑ваться для определения наличия внешних эффектов и их знака. К недостаткам этого метода можно отнести то, что респонденты могут скрывать свои предпочтения.



Оценка выявленных предпочтений – предполагает сбор данных о фактическом по‑ведении участников рынка (объемах продаж, уровне цен и характеристике товаров на обеих сторонах рынка), оценку спроса для обеих групп покупателей. С помощью эко‑нометрического анализа собранных данных можно оценить объемы и знак внешних эффектов.

Пример оценки двусторонней природы рынка телевизионной рекламы в г. Ека-теринбурге (используются помесячные данные по размещению рекламы региональ‑ными рекламодателями в г. Екатеринбурге с января 2007 по сентябрь 2015 г. по двум телеканалам: СТС и ТНТ). Данные телеканалы являются практически абсолютными субститутами. Со стороны телезрителей на обоих каналах преобладает развлекатель‑ный контент (более 60% программ – кинопрограммы, в том числе ситуационные коме‑дии, и от 20 до 35% эфирного времени отведено развлекательным программам). С по‑зиции рекламодателя оба канала осуществляют продажу контентов одной и той же целевой аудитории – все люди в возрасте от 6 до 54 лет.

Источник данных – проект TV Index компании TNS Россия. Проект TV Index, с од‑ной стороны, позволяет определить, какие эфирные события смотрит та или иная ау‑дитория, с другой – регистрирует, какие телепрограммы и рекламные ролики выходили в эфир на определенной территории.

Уравнение (1) характеризует спрос зрителей на контент i‑го телеканала в момент времени t:

( ) ( )α α= γ − + ϕ − + ε − ε1 1 2 1 2 1 2ln ln ln ,c ct t t t t t ts N N N N

(1)

где ln s1t – логарифм доли зрителей первого телеканала в момент времени t в общей сум‑ме зрителей обоих телеканалов; α

1ln tN – логарифм объема рекламы на первом телеканале в момент времени t; α

2ln tN – логарифм объема рекламы на втором телеканале в момент времени t; γ – внешний эффект для телезрителей (отражает, как изменится полезность зрителя от просмотра канала при увеличении числа рекламодателей); φ – параметр ин‑тенсивности конкуренции между каналами за привлечение телезрителей; 1

ctN – индекс

оценки качества контента первого телеканала в момент времени t; 2ctN – индекс оценки

качества контента второго телеканала в момент времени t; ε1t, ε2t – регрессионные остат‑ки (отражают прочие ненаблюдаемые параметры, влияющие на полезность зрителей от просмотра первого и второго канала соответственно).

В уравнении (1) для расчета доли телезрителей на данном канале (S1t) используется отношение среднемесячного числа зрителей первого канала к среднемесячному числу зрителей на обоих каналах. Для оценки количества рекламы на телеканале α

1tN исполь‑зуется сумма пунктов рейтингов всех региональных рекламных роликов, вышедших на телеканале за месяц (по аудитории все люди в возрасте 6−54 года).

Для оценки контента телеканала 1ctN построен интегральный индекс, включающий

три группы переменных.Первая группа переменных отражает долю различных жанров программ в общем

времени эфира телеканала. Здесь наше исследование опирается на работы [4; 6; 8], в ко‑торых показано, что ключевым индикатором выбора канала являются жанровые харак‑теристики программ: у телезрителя есть предпочтения относительно жанра программ, и схожие по содержанию программы обеспечивают зрителю одинаковую полезность. Для оценки выбраны следующие жанры программ: фильм, телесериал, юмористиче‑ская передача, мультипликация, реалити‑шоу. На долю данных жанров на канале ТНТ за период исследования приходится 76% эфира, на СТС – 85%.

Вторым показателем, влияющий на выбор телеканала, является количество уни‑кальных эфирных событий. Гипотеза: чем меньше на телеканале повторов и чем больше новых программ, тем более интересен канал для зрителя.



Третий показатель – объем эфирного времени, отведенного под показ телепро‑грамм, а не рекламы.

Для построения интегрального индекса данные по всем показателям были норми‑рованы по формуле линейного масштабирования. Для агрегации нормированных ин‑дикаторов в единый индекс был использован метод главных компонент.

Уравнение (2) характеризует спрос рекламодателей на размещение рекламы на теле‑канале в момент времени t:

( ) ( )α = ρ − −η − + ε − ε1 1 2 1 2 1 2ln ln ln ln ln ,t t t t t t tn S S CPP CPP (2)

где α1ln tn – логарифм доли рекламы на первом телеканале в общем объеме рекламы на

двух телеканалах; ln S1t – логарифм доли зрителей первого телеканала в момент вре‑мени t в общей сумме зрителей обоих телеканалов; ln S2t – логарифм доли зрителей второго телеканала; ρ – внешний эффект для рекламодателей (характеризует, как уве‑личивается объем прибыли рекламодателя от размещения рекламы на телеканале при увеличении числа зрителей этого канала); η – интенсивность конкуренции между те‑леканалами за привлечение рекламодателей; ln CPP1t – логарифм стоимости пункта рейтинга на первмо канале; ln CPP2t – логарифм стоимости пункта рейтинга на втором канале; ε1t, ε2t – регрессионные остатки (отражают прочие ненаблюдаемые параметры, влияющие на полезность рекламодателей от размещения рекламы на первом и втором канале соответственно).

Оценим уравнения спроса телезрителей (1) и рекламодателей (2) и определим зна‑чения параметров γ, φ, ρ, η.

Измерить объем внешних эффектов на рынке ТВ‑рекламы позволяют следующие параметры: γ – внешний эффект для телезрителей (отражает изменение полезности зрителя от просмотра канала i при увеличении числа рекламодателей на этом канале); ρ – внешний эффект для рекламодателей (характеризует рост объема прибыли рекла‑модателя от размещения рекламы на телеканале i при увеличении числа зрителей этого канала). Параметры φ и η позволяют измерить интенсивность конкуренции.

Для оценки уравнений спроса используется метод наименьших квадратов (МНК). Для устранения фиксированных эффектов на уровне телеканала производится лога‑рифмирование данных (табл. 2).

Таблица 2Результаты МНК-оценки уравнений (1) и (2)

Параметр Коэффициент Стандартная ошибка ρ‑оценкаЦенность рекламы для телезрителей (γ) 0,5490 0,0524 0,000Ценность контента для телезрителей (φ) 0,1477 0,0529 0,006Степень ценности зрителей для рекла‑модателей (ρ) 0,4298 0,0696 0,000Уровень конкуренции между каналами за рекламодателей (η) −0,6557 0,0296 0,030

В результате МНК‑оценки уравнения спроса зрителей (1) параметр «контент теле‑канала» оказался положительным и значимым на 5%‑ном доверительном интервале. Следовательно, телеканал с более высоким качеством контента привлекает больше зри‑телей. Объем рекламы на телеканале также статистически значим и влияет на количе‑ство зрителей телеканала.

В результате оценки уравнения спроса рекламодателей параметр ρ положителен и статистически значим, телеканалы с большим числом зрителей привлекают большее количество рекламодателей. Статистически значимой является и разница в ценах меж‑ду двумя каналами.



Итак, рынок является двусторонним рынком, если на рынке присутствует фирма‑посредник (платформа), реализующая разные товары/услуги двум группам потреби‑телей. Каждая группа приобретает свой товар/услугу, при этом потребление хотя бы одной из групп оказывает внешний эффект на вторую группу. Так что спрос на услуги фирмы‑посредника со стороны двух групп взаимозависим.

Основное затруднение в анализе двусторонней природы рынка вызывает оценка присутствия внешних эффектов в потреблении между двумя группами пользователей. Можно выделить следующие основные инструменты для оценки внешних эффектов на двустороннем рынке: дедуктивный анализ, опрос участников рынка, оценка выяв‑ленных предпочтений. Последний из перечисленных инструментов является наиболее точным и позволяет оценить объемы и знак внешних эффектов.

Эконометрическая оценка двусторонней природы рынка телевизионной рекламы в г. Екатеринбурге подтверждает гипотезу о том, что рекламодатели ценят телезрителей больше, чем телезрители ценят рекламу, соответственно телеканалы предоставляют свой контент телезрителям бесплатно и максимизируют свою прибыль за счет продажи рекламных возможностей.

Источники1. Теория и практика двусторонних рынков / Е. Железова, С. Измалков, К. Сонин,

И. Хованская // Вопросы экономики. 2013. 1. С. 4−26.2. Evans D. S. The Antitrust Economics of Multi‑Sided Platform Markets // Yale Journal on

Regulation. 2003. Vol. 20. No. 2. P. 325−381.3. Gale D., Shapley L. S. College Admissions and the Stability of Marriage // American

Mathematical Monthly. 1962. Vol. 69. No. 1. P. 9−15.4. Goettler R. L., Shachar R. Spatial Competition in the Network Television Industry //

RAND Journal of Economics. 2001. Vol. 32. Issue 4. P. 624−656.5. Hagiu A. Merchant or Two‑Sided Platform? // Review of Network Economics. 2007.

Vol. 6. Issue 2. P. 115−133.6. Kim C. R. Identifying Viewer Segments for Television Programs // Journal of Advertis‑

ing Research. 2002. Vol. 42. No. 1. P. 51−66.7. Rochet J. C., Tirole J. Platform Competition in Two‑Sided Markets // Journal of Euro‑

pean Economic Association. 2003. Vol. 1. No. 4. P. 990−1029.8. Roland R., Kamakura W., Alpert M. Viewer Preference Segmentation and Viewing

Choice Models for Network Television // Journal of Advertising. 1992. Vol. XXI. No. 1. P. 1−17.9. Roth A. E. Common and Conflicting Interests in Two‑Sided Matching Markets // Euro‑

pean Economic Review. 1985. Vol. 27. No. 1. P. 75−96.10. Rysman M. The Economics of Two‑Sided Markets // Journal of Economic Perspectives.

2009. Vol. 23. Issue 3. P. 125−143.11. Shapley L., Scarf H. On Cores and Indivisibility // Journal of Mathematical Economics.

1974. Vol. 1. Issue 1. P. 23−37.

***



Two-Sided Markets: Definition, Key Elements and Instruments for Assessment

by Marina S. Balandina and Irina V. Baskakova

The paper examines different approaches to defining two‑sided markets, identifies key characteris‑tics that make a market two‑sided and suggests a classification of such markets. The authors provide a review of the main instruments for evaluating two‑sided nature of a market, including deductive analysis, interview with market participants and assessment of the revealed preferences. The approach to the as‑sessment of the TV advertising market in Yekaterinburg as a two‑sided market is proposed and econo‑metric analysis of this market for 2007–2015 is given. Specifically, the demand equations of two sides of the market (advertisers and viewing audience) are assessed, values and signs of indirect network effects are calculated.

Keywords: two‑sided market; instruments for the identification of the two‑sided nature of a market; TV advertising; market with intermediary platform; demand interdependence; indirect network effects.

References:1. Zheleznova Ye., Izmalkov S., Sonin K., Khovanskaya I. Teoriya i praktika dvystoronnikh rynkov

[Two‑sided markets: Theory and applications]. Voprosy ekonomiki – The Issues of Economics, 2013, no. 1, pp. 4−26.

2. Evans D. S. The Antitrust Economics of Multi‑Sided Platform Markets. Yale Journal on Regulation, 2003, Vol. 20, no. 2, pp. 325−381.

3. Gale D., Shapley L. S. College Admissions and the Stability of Marriage. American Mathematical Monthly, 1962, Vol. 69, no 1, pp. 9−15.

4. Goettler R. L., Shachar R. Spatial Competition in the Network Television Industry. RAND. Journal of Economics, 2001, Vol. 32, Issue 4, pp. 624−656.

5. Hagiu A. Merchant or Two‑Sided Platform? Review of Network Economics, 2007, Vol. 6, Issue 2, pp. 115−133.

6. Kim C. R. Identifying Viewer Segments for Television Programs. Journal of Advertising Research, 2002, Vol. 42, no. 1, pp. 51−66.

7. Rochet J. C., Tirole J. Platform Competition in Two‑Sided Markets. Journal of European Economic Association, 2003, Vol. 1, no. 4, pp. 990−1029.

8. Roland R., Kamakura W., Alpert M. Viewer Preference Segmentation and Viewing Choice Models for Network Television. Journal of Advertising, 1992, Vol. XXI, no. 1, pp. 1−17.

9. Roth A. E. Common and conflicting interests in two‑sided matching markets. European Economic Review, 1985, Vol. 27, no. 1, pp. 75−96.

10. Rysman M. The Economics of Two‑Sided Markets. Journal of Economic Perspectives, 2009, Vol. 23, Issue 3, pp. 125−143.

11. Shapley L., Scarf H. On Cores and Indivisibility. Journal of Mathematical Economics, 1974, Vol. 1, Issue 1, pp. 23−37.

Contact Info:Marina S. Balandina, Assistant of Economic Theory and Economic Policy Dept.Phone: (343) 334‑37‑89e‑mail: [email protected]

Ural Federal University named after the first President of Russia Boris N. Yeltsin19 Mira St., Yekaterinburg, Russia, 620002

Irina V. Baskakova, Cand. Sc. (Econ.), Associate Prof. of Economic Theory and Economic Policy Dept.Phone: (343) 334‑37‑89 e‑mail: [email protected]



ЯБЛОКОВ Дмитрий Юрьевич

Аспирант кафедры бухгалтерского учета и налогового моделирования

Санкт-Петербургский государственный торгово-экономический университет194021, РФ, г. Санкт-Петербург, ул. Новороссийская, 50Контактный телефон: (812) 297-96-03e-mail: [email protected]

ВИКТОРОВА Наталья Геннадьевна

Кандидат экономических наук, профессор кафедры бухгалтерского учета и налогового моделирования

Санкт-Петербургский государственный торгово-экономический университет

194021, РФ, г. Санкт-Петербург, ул. Новороссийская, 50Контактный телефон: (812) 297-96-03


Открытые данные в налогообложении: отечественная и зарубежная практика применения

Анализируются вопросы применения открытых данных по налогообложению в России и странах G7, рассмотрена этимология термина «открытые данные», выявлено текущее состояние отечественной теории и практики в отношении открытия налоговой информации для граждан и бизнеса. Акцент сделан на правовом регулировании предметной области в Соединенных Штатах Америки – государствалидера в публикации открытых данных. Для сравнения рассмотрены нормативноправовые акты Российской Федерации по размещению и распространению налоговыми органами наборов открытых данных. Выявлены проблемы и предложены подходы к формированию открытых данных для повышения эффективности государственного управления в налоговой сфере и прозрачности налогового администрирования.

JEL classification: H20, C82

Ключевые слова: налог; налогообложение; открытые данные; правовое регулирование; государственное управление.

Согласно прогнозу Правительства РФ, приоритетным направлением научно‑техно‑логического развития России до 2030 г. являются информационно‑коммуникаци‑

онные технологии, а одним из окон возможностей такого развития выступают откры‑тые данные, создание и распространение наборов данных в машиночитаемом формате1. Феномен открытых данных нельзя назвать инновационным. Его начали исследовать и применять за рубежом с 2003 г.2 Основная идея – предоставление каждому пользо‑вателю возможности открытого доступа к актуальной и полной информации служб национального и международного уровня для его комфортной деятельности и участия в государственном управлении. Мировая практика свидетельствует, что открытие

1 Прогноз научно‑технологического развития Российской Федерации на период до 2030 г. // Справочно‑правовая система «Консультант Плюс». URL: http://consultant.ru.

2 Анализ международных практик поддержки R&D по направлению «Открытые Данные» / Российский офис Консорциума W3C при поддержке Центра семантических технологий НИУ ВШЭ. URL: http://www.hse.ru/data/2013/06/20/1286611283/Analiz_mezdunar_practic.pdf. ©

Вик

торо

ва Н

. Г.,

Ябло

ков

Д. Ю

., 20

16


ФИНАНСЫ И ФИНАНСОВОИНВЕСТИЦИОННЫЙ МЕХАНИЗМ

данных позволяет гражданам, общественным организациям и хозяйствующим субъ‑ектам стать более информированными о происходящих в стране, городе или в любом государственном органе процессах (экономических, социальных), а значит, стимули‑рует к участию в их улучшении. Согласно оценке McKinsey & Company, применение от‑крытых данных может повлиять на увеличение объема мировой экономики ежегодно на 3 трлн дол. США [10].

Этимология термина «открытые данные» достаточно устойчивая. Так, например, схожие дефиниции представлены Институтом открытых данных1 и Некоммерческой сетевой ассоциацией. Они отражают функциональный характер взаимодействия поль‑зователя с открытыми данными в части доступа к ним и дальнейшего использования. Генеалогия «открытых данных» подробно рассмотрена в работе [11]. Научно‑методоло‑гический подход отражен в определении, которое приведено в Википедии: «Открытые данные – концепция, отражающая идею о том, что определенные данные должны быть свободно доступны для машиночитаемого использования и дальнейшей републикации без ограничений авторского права, патентов и других механизмов контроля»2. Для пра‑ктического применения важна официальная трактовка искомого понятия: «Открытые данные ‒ информация, размещенная в сети Интернет в виде систематизированных дан‑ных, организованных в формате, обеспечивающем ее автоматическую обработку без предварительного изменения человеком, в целях неоднократного, свободного и бес‑платного использования»3.

Отметим, что в области открытых данных проводится много исследований, но в большинстве своем они посвящены общим проблемам и принципам [6; 7]. Приме‑нение открытых данных в конкретных сферах общественной жизни отражено в трудах по химии [15; 16], экологии [4], биологии [14], геоинформатике [1], информатике [13], в экономике и государственном управлении [5; 8; 9; 12]. В сфере налогообложения соответствующие исследования отсутствуют, хотя практика применения открытых данных успешно реализуется налоговыми органами4. Таким образом, можно сделать вывод об отставании отечественной теории от практики в этой области. Цель настоя‑щего исследования – анализ нормативно‑правового регулирования и практики предо‑ставления государственными органами открытых данных по налогообложению в Рос‑сии и за рубежом. Публикация открытых данных в той или иной стране базируется на общих и специальных нормах права. Охарактеризуем и сравним законодательную базу в предметной области двух стран – Российской Федерации и лидера по открытию данных Соединенных Штатов Америки.

Для обеспечения прозрачности функционирования государственных органов в России принят Федеральный закон от 9 февраля 2009 г. 8‑ФЗ «Об обеспечении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления». В документе отражены принципы и способы обеспечения доступа к такой информации, а также виды информации, доступ к которой ограничен.

В развитие к вышеназванному закону Правительством РФ подготовлено несколь‑ко нормативно‑правовых актов: постановление от 10 июля 2013 г. 5835, в котором

1 What makes data open? / Open Data Institute. URL: https://theodi.org/guides/what‑open‑data.2 Открытые данные // Википедия – свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/

wiki/Открытые_данные.3 Методические рекомендации по публикации открытых данных государственными орга‑

нами и органами местного самоуправления и технические требования к публикации открытых данных // Справочно‑правовая система «Консультант Плюс». URL: http://consultant.ru.

4 Официальный сайт Федеральной налоговой службы России. URL: http://www.nalog.ru.5 Об обеспечении доступа к общедоступной информации о деятельности государственных

органов и органов местного самоуправления в информационно‑телекоммуникационной сети Интернет в форме открытых данных : постановление Правительства РФ от 10 июля 2013 г. 583.



отражены: правила отнесения информации в форме открытых данных к общедоступ‑ной размещаемой в сети Интернет информации, порядок определения периодичности ее размещения; распоряжение Правительства РФ от 10 июля 2013 г. 1187‑р1, уста‑навливающее перечень общедоступной информации о деятельности государствен‑ных органов, размещаемой в сети Интернет в форме открытых данных; методические рекомендации по публикации открытых данных государственных органов и органов местного самоуправления и технических требований к публикации открытых данных, детально определяющие состав публикуемых данных. Все вышеперечисленные доку‑менты приняты указом Президента РФ от 7 мая 2012 г. 6012.

С 2009 по 2013 г. Администрация Президента США выпустила ряд основных до‑кументов, касающихся открытых данных. Так, 21 января 2009 г. опубликован «Ме‑морандум о прозрачности и открытости правительства»3, декларирующий, что про‑зрачность способствует повышению ответственности государства, в связи с чем необходимо предоставление информации о деятельности правительства, что инфор‑мация, содержащаяся на уровне федерального правительства, является националь‑ным достоянием. Утверждается, что распространение информации происходит очень быстро, и государственные должностные лица должны извлечь выгоду из наличия доступа к ней общественности; они обязаны использовать инновационные инстру‑менты, методы и системы для взаимодействия на всех уровнях, а также с некоммерче‑скими организациями, предприятиями и населением. Во исполнение вышеуказанного меморандума 8 декабря 2009 г. была принята директива «Открытое правительство», известная как «Меморандум Бюро управления бюджетом М‑10‑06»4. В ней опреде‑лены конкретные меры для реализации принципов прозрачности и сотрудничества в области открытых данных.

В мае 2012 г. в США опубликован документ под названием «Стратегия цифрового правительства»5. В нем указано, какая информация, кто, каким способом и в каких фор‑матах должен ее размещать, установлены режимы доступа и защиты данных. Открытые данные, публикуемые американским правительством в сети Интернет, не должны по‑падать под действие указа президента 13526 и ряда нормативно‑правовых докумен‑тов, регламентирующих распространение информации. Размещение, обработку или передачу информации в форме открытых данных осуществляют государственные ор‑ганы США в соответствии со своими полномочиями. Особое внимание уделяется бес‑проводному доступу к ресурсам с информацией. В 2013 г. был выпущен меморандум об использовании открытых данных в качестве актива6 на протяжении всего жизненного цикла с учетом защиты информации, расширения доступа к ней, повышения качест‑ва услуг. Речь идет об информационных ресурсах, размещаемых на портале открытых

1 О Перечнях информации о деятельности государственных органов, органов местного са‑моуправления, размещаемой в сети «Интернет» в форме открытых данных : распоряжение Пра‑вительства РФ от 10 июля 2013 г. 1187‑р.

2 Об основных направлениях совершенствования системы государственного управления : указ Президента РФ от 7 мая 2012 г. 601.

3 Memorandum on Transparency and Open Government, January 21, 2009. («The 2009 Memoran‑dum»). URL: https://www.whitehouse.gov/the_press_office/TransparencyandOpenGovernment.

4 The Open Government Directive, December 8, 2009. («The Directive», also known as OMB Memo‑randum M‑10‑06). URL: https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/omb/assets/memoranda_2010/m10‑06.pdf.

5 Digital Government: Building a 21st Century Platform to Better Serve the American People («The Digital Government Strategy»). URL: https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/omb/egov/digital‑government/digital‑government‑strategy.pdf.

6 American Recovery and Reinvestment Act of 2009. URL: http://www.recovery.gov/arra/About/Pages/The_Act.aspx.



данных американских государственных органов с целью привлечения широкого круга заинтересованных лиц1.

На саммите G8 18 июня 2013 г. была подписана «Хартия открытых данных», в кото‑рой сказано, что все государственные данные должны публиковаться открыто. Однако работа по обеспечению открытости системы государственного управления затраги‑вает не только национальный уровень, но и сотрудничество со странами‑партнерами. Страны G8 обязались составить программу действий в этом направлении до конца 2015 г. Россия, являясь в то время участницей G8, присоединилась к идее размещения информации на едином портале открытых данных2.

Непосредственно в области налогообложения в РФ порядок размещения открытых данных регулируется приказом ФНС России от 24 декабря 2013 г. ММВ 7‑6/635@3. Публикацию наборов открытых данных осуществляет редактор интернет‑сайта (это сотрудник или группа сотрудников технического подразделения). В форме открытых данных могут быть размещены следующие сведения: статистическая информация, ин‑формация о проведенных плановых и выездных проверках, различные реестры на кон‑кретные виды деятельности, а также иная информация о деятельности Федеральной налоговой службы.

Состав и структура набора данных определяются в соответствии с постановлени‑ем Правительства РФ от 10 июля 2013 г. 583. Набор открытых данных публикуется в одном из открытых форматов, позволяющем автоматизированно обработать инфор‑мацию. Периодичность размещения сведений установлена Федеральным законом от 9 февраля 2009 г. 8‑ФЗ, но налоговые органы могут обновлять наборы открытых дан‑ных исходя из их актуальности и достоверности.

В США размещение наборов открытых данных в области налогообложения ре‑гулируется меморандумом M‑13‑134. Как и в России, публикацию открытых данных осуществляет ответственное лицо уполномоченного органа. Открытая информация в США состоит в основном из статистической отчетности по тому или иному налогу, сбору, обязательному платежу. Как и в приказе Федеральной налоговой службы, в ме‑морандуме конкретно не определен формат публикуемых данных. Сказано только, что они предоставляются в удобном, изменяемом и открытом формате, а также должны позволять автоматизированную обработку информации. Описание набора открытых данных не отличается от российского. Туда включается также полная информация об ответственном лице, дате публикации (изменения), описание полей элементов данных и составление паспорта набора. Но есть и существенное отличие. Для формирования американского набора данных обозначена цель ‒ повышение интереса населения, биз‑неса в области инновационных проектов, а также использование для научных иссле‑дований, чтобы улучшить качество жизни граждан США. Цель российского набора данных – создание условий для получения максимального международного, полити‑ческого, социального и экономического эффекта от их использования гражданами РФ, бизнес‑сообществом и другими слоями общества.

Наборы открытых данных в США, как и в России, публикуются по открытой лицен‑зии с возможностью последующего их изменения и использования. Открытые данные предоставляются гражданам США по мере потребности в них.

1 Портал открытых данных США. URL: http://data.gov.ru.2 Портал открытых данных Российской Федерации. URL: http://data.gov.ru.3 Об официальном интернет‑сайте Федеральной налоговой службы : приказ ФНС России от

24 декабря 2013 г. ММВ‑7‑6/635@ (ред. от 29 августа 2014 г.).4 Memorandum on Open Data Policy ‒ Managing Information as an Asset, May 9, 2013 («The Open

Data Memorandum», also known as M‑13‑13). URL: https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/omb/memoranda/2013/m‑13‑13.pdf.



По состоянию на 19 октября 2015 г. на портале открытых данных американского правительства осуществляется поиск по 189 415 наборам, представленных в форме от‑крытых данных1. Они разделены на 14 категорий. Налоговая информация отражена 1 241 набором открытых данных. В них содержатся официальные сведения и данные, предоставленные крупными исследовательскими университетами США. Информацию можно найти по каждому интересующему штату, по каждому налогу и сбору. Для срав‑нения, по состоянию на ту же дату на правительственном портале содержится 3 890 наборов открытых данных. Они разделены на 16 категорий. Налоговая информация включает в себя 15 наборов. На официальном сайте Федеральной налоговой службы России действует рубрика «открытые данные», которая включает 36 наборов данных. Сравнительная информация по наборам открытых данных приведена в таблице.

Публикация наборов открытых данных в США и РФ по состоянию на 19 октября 2015 г.

Показатель США РоссияОбщее количество наборов открытых данных правительства 189 415 3 890Количество категорий, содержащих открытые данные правительства 14 16Количество наборов открытых данных в налоговой сфере 1 241 36Количество открытых данных в налоговой сфере, содержащих информацию по конкретным регионам страны 496 1Актуальность представляемых данных (год) 2015 2014

Как видно из таблицы, количество наборов открытых данных американского порта‑ла, по сравнению с российским, больше в 48,7 раз, а данных налоговой сферы – в 30 раз. В России представлены открытые данные регионального уровня по налогообложению только Архангельской области.

Сравнение нормативно‑правового регулирования и практики применения откры‑тых данных в России и США выявило ряд проблем. Во‑первых, большинство данных в России находятся в цифровом, но не машиночитаемом виде, а это усложняет первич‑ную обработку и дальнейший анализ данных. Во‑вторых, многим ведомствам и служ‑бам неясны цели собираемой и публикуемой ими информации, что приводит к фор‑мализации процессов открытия данных, отсутствию интереса в расширении линейки наборов данных, непониманию важности применения таких сведений для государства, граждан и бизнеса. В‑третьих, в России имеет место проблема низкого общественного и научного участия в формировании и использовании открытых данных, что негатив‑но сказывается на государственном управлении.

Отметим, что наборы данных налогового характера в РФ чаще используют для справочных нежели научных целей. Так, например, в актуальном состоянии находятся открытые данные справочного сервиса «Адреса и платежные реквизиты инспекций». По состоянию на 2 ноября 2015 г. он был загружен 36 раз (дата последнего внесения из‑менений 13 октября 2015 г.). Набор данных включает сведения о 869 инспекциях ФНС России. Набор данных «Отчет о поступлении налоговых платежей в бюджетную систе‑му Российской Федерации по основным видам экономической деятельности (1‑НОМ)» показывает статистическую информацию, которая важна в исследовательских целях, однако дата последнего внесения изменений 1 января 2014 г. Это свидетельствует о сме‑щении приоритетов налоговых органов к практикоориентированной информации.

Российская Федерация, несмотря на сформированную законодательную базу, от‑стает от США по степени прозрачности и участии граждан, научных организаций и иных заинтересованных лиц. Это обусловлено низким процентом опубликованных

1 Портал открытых данных США. URL: http://data.gov.ru.



наборов открытых данных, а также их разбросом по различным ведомствам и службам. Специалистами Capgemini Consulting в 2012 г. были проанализированы 23 страны, ко‑торые предоставили наибольший объем данных (рис. 1).

Рис. 1. Сравнительный анализ стран по объему переданных открытых данных в 2012 г.1

Страны разделены на три разные категории: «начинающие», «последователи» и «ли‑деры». Размер окружности показывает уровень государственной поддержки в области открытых данных. Как видно из рис. 1, США являются лидером в этой сфере. Россия в исследовании участие не принимала, однако с учетом информации, отраженной на рис. 2, ее можно отнести к группе «начинающих» стран.

Рис. 2. Динамика публикации наборов информации на Портале открытых данных РФ2

1 Источник: The Open Data Economy. Unlocking Economic Value by Opening Government and Public Data / Capgemini Consulting. URL: https://www.capgemini‑consulting.com/resource‑file‑access/resource/pdf/opendata_pov_6feb.pdf.

2 Источник: Открытые данные в Российской Федерации: бюллетень по открытым данным. 2015. 1. Июнь / Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации. URL: http://ac.gov.ru/files/publication/a/5572.pdf.



В целом ежегодно количество наборов данных увеличивается более чем на одну ты‑сячу единиц. Такая тенденция свидетельствует о стремлении России войти в мировые процессы глобализации и прозрачности. Однако если сравнивать ее со странами участ‑ницами G7, то очевидно существенное отставание в публикации наборов открытых данных по состоянию на 19 октября 2015 г. (рис. 3). Несомненными лидерами являются Канада и США (ими опубликовано 244 649 и 189 415 наборов данных соответственно).

Рис. 3. Разрыв между государствами‑лидерами в публикации открытых данных и прочими странами‑членами G7, а также Россией по состоянию на 19 октября 2015 г.1

В перспективе использование открытых данных может создать совершенно новую технологическую среду для взаимодействия налоговых органов с налогоплательщика‑ми, заинтересованными общественными и научными организациями. Этому способ‑ствует постоянно увеличивающийся объем информации, требующий новых приемов ее обработки, хранения и передачи. Экономико‑математический и статистический ме‑тоды анализа публикуемых открытых данных могут стать одними из основных, позво‑ляющих принимать те или иные решения в налоговом администрировании, поэтому системные подходы к управлению налогообложением, учитывающие технико‑техноло‑гическую составляющую, становятся еще более значимыми [2; 3. С. 53−65].

Поскольку активы ‒ это ресурсы, управляемые организацией, от которых в буду‑щем ожидается получение экономической выгоды, следует предположить, что пред‑ставление открытой информации в виде нематериального актива может еще больше укрепить позиции Федеральной налоговой службы России. Данный актив способству‑ет расширению общей информированности о налогообложении в государстве, улуч‑шает обратную связь с налогоплательщиками, делает работу налоговых органов более прозрачной.

В настоящее время Федеральная налоговая служба России ориентирована на вы‑сокое качество предоставляемых услуг, на развитие открытого диалога с бизнесом и обществом, а также на разработку административных регламентов и внедрение

1 Источники: Портал открытых данных Великобритании. URL: https://data.gov.uk; Портал от‑крытых данных Германии. URL: https://www.govdata.de; Портал открытых данных Италии. URL: http://www.dati.gov.it; Портал открытых данных Канады. URL: http://open.canada.ca; Портал от‑крытых данных Российской Федерации. URL: http://data.gov.ru; Портал открытых данных США. URL: http://data.gov.ru; Портал открытых данных Франции. URL: https://www.data.gouv.fr; Портал открытых данных Японии. URL: http://www.data.go.jp.



современных информационно‑коммуникационных технологий и сервисов, что должно дать положительный эффект в области применения открытых данных.

Источники1. Дубинин М. Ю. Открытые данные ДЗЗ – двигатель прогресса в области геоинфор‑

матики // Земля из космоса: наиболее эффективные решения. 2011. 11. С. 9−14.2. Евстигнеев Е. Н., Викторова Н. Г. Налоговый менеджмент и налоговое планирова‑

ние в России. М. : ИНФРА‑М, 2012.3. Евстигнеев Е. Н., Викторова Н. Г. Экономические и иные аспекты налогового ме‑

неджмента как сложной системы // Экономика налоговых реформ / под ред. И. А. Май‑бурова, Ю. Б. Иванова, Л. Л. Тарангул. Киев : Алерта, 2013.

4. Кузовлев В. И., Орлов А. О. Повышение качества данных с использованием мето‑дики поиска аномалий на примере портала открытых данных правительства Москвы // Инженерный вестник. 2014. 8. С. 535−540.

5. Оценка социально‑экономического эффекта публикации открытых данных на примере данных общественного транспорта Москвы / авт. кол.: Р. Е. Артамонов, С. Б. Датиев, А. Б. Жулин и др. М. : Изд. дом ВШЭ, 2015.

6. Сергеева И. И., Сергеева Е. П., Смагина И. В. Открытые данные в России: итоги и перспективы // Вестник ОрелГИЭТ. 2013. 3 (25). С. 29−32.

7. Стефогло С. Н., Томилова Н. И. Амиров А. И. Концепция открытых данных, ос‑новные принципы открытых данных // Инновационная наука. 2015. 4. С. 53−54.

8. Стырин Е. М. Государственное управление на основе открытых данных: перспек‑тивы развития: препринт WP8/2012/01. М. : Изд. дом ВШЭ, 2012.

9. Buteau S., Larquemin A., Mukhopadhya J. P. Open Data and Applied Socio‑Econom‑ic Research in India: An Overview : Working Paper for Open Data Research Symposium (27 May, 2015, Ottawa, Canada). URL: http://www.opendataresearch.org/dl/symposium2015/odrs2015‑paper12.pdf.

10. Castro D., Korte T. Open Data in the G8: A Review of Progress on the Open Data Charter. URL: http://www2.datainnovation.org/2015‑open‑data‑g8.pdf.

11. Gray J. Towards a Genealogy of Open Data : Paper for General Conference of the Euro‑pean Consortium for Political Research (3−6 September, 2014, Glasgow, the UK). URL: http://ssrn.com/abstract=2605828.

12. Gray J., Davies T. Fighting Phantom Firms in the UK: From Opening Up Datasets to Reshaping Data Infrastructures? : Working Paper for Open Data Research Symposium (27 May, 2015, Ottawa, Canada). URL: http://www.opendataresearch.org/dl/symposium2015/odrs2015‑paper61.pdf.

13. Lee M., Almirall E., Wareham J. Open Data & Civic Apps: 1st Generation Failures – 2nd Generation Improvements : ESADE Working Paper No. 256 (October, 2014). URL: http://proxymy.esade.edu/gd/facultybio/publicos/1413455135829_Open_data_civic_apps_1st_gen‑eration_failures_2nd_generation_improvements.pdf.

14. Molloy J. C. The Open Knowledge Foundation: Open Data Means Better Science // PLoS Biology. 2011. Vol. 9. Issue 12. P. 1−4.

15. Murray‑Rust P. Open Data in Science // Serials Review. 2008. Vol. 34. Issue 1. P. 52−64.16. Open Data, Open Source and Open Standards in Chemistry: The Blue Obelisk Five

Years On / N. M. O’Boyle, R. Guha, E. L. Willighagen et al. // Journal of Cheminformatics. 2011. Vol. 3. No. 37. URL: http://www.jcheminf.com/content/3/1/37.

***



Open Data in Taxation: Domestic and Foreign Practice of Application

by Natalya G. Viktorovа and Dmitry Yu. Yablokov

The article explores the issues of using open data on taxation in Russia and the countries of the G7. It considers the etymology of the term “open data”, and elaborates on the current state of affairs in the domestic theory and practice relating to opening tax information to citizens and businesses. Particular emphasis is placed on legal regulation of the domain in the United States, which is the leader in the pub‑lication of open data. For the purpose of comparison, the authors take a close look at Russia’s regulations concerning the placement and distribution of open data sets by tax authorities. Finally, the paper identi‑fies problems and proposes approaches to the formation of open data to improve the efficiency of public administration in the tax field and transparency of tax administration.

Keywords: tax; taxation; open data; legal regulation; public administration.References:1. Dubinin M. Yu. Otkrytye dannye DZZ ‒ dvigatel’ progressa v oblasti geoinformatiki [Open Data

DZZ – An Engine for Progress in Geoinformatics]. Zemlya iz kosmosa: naibolee effektivnye resheniya – Earth from Space: The Most Efficient Solutions, 2011, no. 11, pp. 9–14.

2. Yevstigneev Ye. N., Viktorova N. G. Nalogoviy menedzhment i nalogovoe planirovanie v Rossii [Tax management and tax planning in Russia].Moscow: INFRA‑M, 2012.

3. Yevstigneev Ye. N., Viktorova N. G. Ekonomicheskiye i inyye aspekty nalogovogo menedzhmenta kak slozhnoy sistemy [Economic and other aspects of tax management as a complex system] in Ekono-mika nalogovykh reform [Economy of tax reforms] (eds. I. A. Mayburova, Yu. B. Ivanova, L. L. Tarangul). Kiev: Alerta Publ., 2013.

4. Kuzovlev V. I., Orlov A. O. Povyshenie kachestva dannyh s ispol’zovaniem metodiki poiska anom‑aliy na primere portala otkrytyh dannyh pravitel’stva Moskvy [Improving the quality of the data using the methodology for anomalies at the example of the Open Data Portal of the Moscow Government]. Inzhenerny vestnik – Engineering Bulletin, 2014, no. 8, pp. 535–540.

5. Artamonov P. Ye., Datiev S. B., Zhulin A. B. et al. Otsenka social’no-ekonomicheskogo effekta pub-likatsii otkrytyh dannykh na primere dannykch obshchestvennogo transporta Moskvy [Assessment of the socioeconomic impact of open data publication at the example of the data on public transport in Mos‑cow]. Moscow: Higher School of Economics, 2015.

6. Sergeeva I. I., Sergeeva Ye. P., Smagina I. V. Otkrytye dannye v Rossii: itogi i perspektivy [Open data in Russia: results and prospects]. Vestnik Orlovskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i tor-govli – Bulletin of the Orel State University of Commerce and Economics, 2013, no. 3, pp. 29–32.

7. Stefoglo S. N., Tomilova N. I. Amirov A. I. Kontseptsiya otkrytyh dannykh, osnovnye printsipy otkrytykh dannykh [The concept of open data, basic principles of open data]. Innovatsionnaya nauka – Innovative Science, 2015, Vol. 2, no. 4, pp. 53–55.

8. Styrin Ye. M. Gosudarstvennoe upravlenie na osnove otkrytyh dannykh: perspektivy razvitiya: pre-print WP8/2012/01 [Public administration based on open data]. Moscow: Higher School of Economics, 2012.

9. Buteau S., Larquemin A., Mukhopadhya J. P. Open Data and Applied Socio-Economic Research in India: An Overview: Working Paper for Open Data Research Symposium (27 May, 2015, Ottawa, Canada). Available at: http://www.opendataresearch.org/dl/symposium2015/odrs2015‑paper12.pdf.

10. Castro D., Korte T. Open Data in the G8: A Review of Progress on the Open Data Charter. Avail‑able at: http://www2.datainnovation.org/2015‑open‑data‑g8.pdf.

11. Gray J. Towards a Genealogy of Open Data: Paper for General Conference of the European Con-sortium for Political Research (3−6 September 2014, Glasgow, the UK). Available at: http://ssrn.com/abstract=2605828.

12. Gray J., Davies T. Fighting Phantom Firms in the UK: From Opening Up Datasets to Reshaping Data Infrastructures? : Working Paper for Open Data Research Symposium (27 May, 2015, Ottawa, Cana‑da). Available at: http://www.opendataresearch.org/dl/symposium2015/odrs2015‑paper61.pdf.

13. Lee M., Almirall E., Wareham J. Open Data & Civic Apps: 1st Generation Failures – 2nd Generation Improvements: ESADE Working Paper no. 256 (October, 2014). Available at: http://proxymy.esade.edu/gd/facultybio/publicos/1413455135829_Open_data_civic_apps_1st_generation_failures_2nd_genera‑tion_improvements.pdf.

14. Molloy J. C. The Open Knowledge Foundation: Open Data Means Better Science. PLoS Biology, 2011, Vol. 9, Issue 12, pp. 1−4.



15. Murray‑Rust P. Open Data in Science. Serials Review, 2008, Vol. 34, Issue 1, pp. 52−64.16. O’Boyle N. M., Guha R., Willighagen E. L. et al. Open Data, Open Source and Open Standards in

Chemistry: The Blue Obelisk Five Years On. Journal of Cheminformatics, 2011, Vol. 3, no. 37. Available at: http://www.jcheminf.com/content/3/1/37.

Contact Info:Natalya G. Viktorovа, Cand. Sc. (Econ.), Prof. of Accounting & Tax Modeling Dept.Phone: (812) 297‑96‑03e‑mail: [email protected]

Saint Petersburg State University of Commerce and Economics50 Novorossiyskaya St., Saint Petersburg, Russia, 194021

Dmitry Yu. Yablokov, postgraduate of Accounting & Tax Modeling Dept.Phone: (812) 297‑96‑03e‑mail: [email protected]

Saint Petersburg State University of Commerce and Economics50 Novorossiyskaya St., Saint Petersburg, Russia, 194021


ХВАЛЫНСКИЙ Дмитрий Сергеевич

Кандидат экономических наук, начальник управления стратегии, анализа и мониторинга

Алтайский государственный университет656049, РФ, г. Барнаул, пр. Ленина, 61Контактный телефон: (3852) 29-81-24


Совершенствование механизма государственных закупочных аукционов в России

Исследуются причины, вызывающие снижение конкуренции в английской модели аукционов, используемой российской системой публичных закупок с 2006 г. Рассмотрено негативное влияние на конкуренцию в закупках общей оценки предмета контракта, неравенства участников, а также издержек на участие в аукционе. Автором внесено предложение по совершенствованию механизма обеспечения заявок участников аукциона, которое может привести к существенному сокращению размера оборотных денежных средств, извлекаемых из бизнеса для участия в аукционах. При этом обеспечивается сохранение высокой ответственности участника за ценовые предложения, а также обострение конкурентной борьбы не только за первое место в аукционе, но и за последнее, что в низкоконкурентных аукционах обеспечит максимальный эффект.

JEL classification: D44, D82, H57

Ключевые слова: контрактная система в сфере закупок; аукцион; теория аукционов; начальная (максимальная) цена; конкуренция; эффективность бюджетных расходов; обеспечение заявки.

В теории аукционов, одном из наиболее интенсивно развивающихся прикладных направлений теории игр, принято выделять четыре стандартные модели аукцио‑

на [15].В голландском аукционе аукционист начинает продажу объекта с очень невыгодной

для участников цены и последовательно снижает ее, пока один из участников не объ‑являет, что готов принять текущую цену контракта. Этот претендент выигрывает аук‑цион по объявленной цене.

В аукционах закрытых ставок каждый участник независимо и самостоятельно вы‑бирает цену и предлагает аукционисту продать товар за эту цену. Поскольку предложе‑ние делается единожды, выигрывает в таком аукционе тот, кто изначально предложит аукционисту максимальную цену.

В английском аукционе, известном как «открытый аукцион», цена начинается от резервной, как правило очень выгодной для участников, цены и последовательно под‑нимается, пока не остается один претендент. Этот претендент выигрывает аукцион по финальной цене своей заявки. Цена в английском аукционе последовательно поднима‑ется аукционистом, но может быть поднята путем озвучивания ставки самим участ‑ником. Выигрывает последняя ставка, при этом количество ставок одного участника в аукционе не ограничено.

Согласно правилам аукциона Викри (аукциона второй цены), участники торгов представляют запечатанные предложения, и объект продается победителю не по его собственной ставке, а по второй, наиболее выгодной для аукциониста, ставке. Цена, которую платит победитель, определяется соперниками последнего и не зависит от ©

Хва

лынс

кий

Д. С

., 20

16



ставки участника. Ставка участника в аукционе второй цены определяет лишь размер максимальной цены, обозначенный конкурентами, который участник готов заплатить за товар. Контракт присуждается игроку с максимальной ставкой, по цене второй по величине ставки среди участников аукциона.

В отличие от английского аукциона участники аукциона Викри не знают ставок своих конкурентов, однако им не нужно проводить сложные расчеты ставки‑победителя и до‑статочно указать свою максимальную оценку предмета при покупке продукции или себе‑стоимость при продаже своих товаров, работ или услуг. В результате участники получают прибыль, равную разнице между их предложением и предложением второго участника.

Каждый из обозначенных типов классических аукционов может применяться не только для продажи объекта, но и для его покупки. В частности, разновидностью ан‑глийского аукциона на закупку является английский обратный (реверсивный) аукцион. Цена в этом аукционе последовательно снижается аукционистом или участниками, на‑чиная от резервной цены, установленной заказчиком, пока не останется единственный претендент.

Широкомасштабный перевод российской системы публичных закупок на обратные английские аукционы происходит с 2006 г. Впервые использование открытых аукци‑онов на всех уровнях власти регламентировал Федеральный закон от 21 июля 2005 г. 94‑ФЗ «О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд». Принятие Федерального закона от 5 апреля 2013 г. 44‑ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд», который вступил в силу с 1 января 2014 г., вызвало еще большее количество аукционов, поскольку в его положениях существенно ограничены случаи запросов котировок и закупок у един‑ственного поставщика. Согласно новым требованиям Закона 44‑ФЗ, путем запроса котировок заказчиком может быть закуплено не более 10% общего объема потребно‑стей, предусмотренного планом‑графиком. Остальной объем, за исключением также 5% закупок у единственного поставщика и редкого перечня случаев проведения от‑крытых конкурсов, должен закупаться путем аукционов в электронной форме, которые представляют собой обратные английские аукционы.

С учетом того, что в настоящее время до 70% выставляемого на торги государствен‑ного заказа размещается путем проведения обратных английских аукционов, пробле‑матика эффективности проведения данных закупочных процедур крайне актуальна.

В частности, одной из актуальных проблем внедрения в России обратных англий‑ских аукционов стало значительное падение конкуренции в публичных торгах. Соглас‑но данным Росстата, в 2007 г. (первый год внедрения электронных аукционов в Рос‑сии) на каждый электронный аукцион приходилось 13,3, в 2012 г. – 4,1, в 2013 г. – 2,7, в 2014 г. – 2,7 заявки участников. Практика использования данной закупочной проце‑дуры привела к тому, что с каждым годом все большая часть государственного заказа России, выставляемого на аукционы, размещается по начальным ценам в условиях от‑сутствия конкуренции. Согласно данным Росстата, общая суммарная начальная цена контрактов (лотов) и договоров, выставленных в 2014 г. на электронные аукционы, со‑ставила 3 388,2 млрд р. При этом суммарная начальная цена контрактов несостоявших‑ся аукционов достигла 1 516,2 млрд р., т. е. 44,8%. Аналогичная ситуация наблюдалась и в предыдущие годы1.

Попытаемся выделить причины, вызывающие снижение конкуренции в англий‑ской модели аукционов, а также предложить решения данной проблемы. Важнейшими

1 Показатели закупочной деятельности – 2014 // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/state/#.



инструментами английской модели аукционов являются механизм обеспечения заявок и формирования ставок. Впервые вопросы механизма формирования ставок участ‑никами аукционов были рассмотрены нобелевским лауреатом У. Викри в его работе 1961 г., получившей всемирную известность и признание [15].

Представим, что участник английского обратного аукциона знает собственную по‑лезность для объекта аукциона (полезность формируется на основе себестоимости по‑ставки объекта заказчику или выполнения работ). В результате доминирующей страте‑гией участника (стратегией, которая не зависит от стратегий других игроков) является стратегия «перебивать» ставки других игроков до тех пор, пока текущая цена контрак‑та не будет ниже полезности объекта для участника. При этом для победы участни‑ку достаточно «перебить» ставку конкурента на минимально допустимый правилами аукциона размер. Таким образом, среди рациональных участников торги английского аукциона обычно останавливаются на уровне, который ниже общей оценки контрак‑та среди участников, так как в этот момент остается только один заинтересованный участник.

В 1998 г. всемирно известный эксперт в области организации и проведения аукци‑онов П. Клемперер рассмотрел доходность аукционов в условиях почти одинаковых оценок и пришел к выводу, что при наличии общей оценки предмета (что, в отличие от аукционов на продажу, практически всегда присутствует в аукционах на закупку) английские аукционы показывают эффективность меньшую, чем другие аукционные формы [9].

Во многих практических ситуациях может быть заранее известно, что некоторые претенденты сильнее других. В классической работе У. Викри [15] содержится пример (выделен в приложение и часто упускается из виду), иллюстрирующий, что игрок, ко‑торый на самом деле имеет более низкую оценку контракта, может выиграть в любом аукционе, кроме английского. В английском аукционе сильный участник может всегда перебить предложение более слабого участника, и, зная это, более слабые участники не приходят на английские аукционы, что позволяет сильным участникам выигрывать контракты по начальным (резервным) ценам. Таким образом, когда участник с мень‑шей заинтересованностью в контракте видит сильную конкуренцию со стороны вто‑рого участника, он понимает, что смысла терять время на «переторжку» у него нет, так как ему не интересен контракт с минимальной прибылью или ее отсутствием. При этом в результате выхода участника с меньшей заинтересованностью в контракте из торгов контракт заключается по невыгодной для аукциониста (заказчика) цене.

С. Бикхандани [3] демонстрирует, что даже небольшое преимущество в репутации может позволить претенденту почти всегда выигрывать английские аукционы и что это репутационное преимущество очень легко поддерживать в повторном контексте. Поэтому английский аукцион очень часто блокирует вступление слабых участников торгов и вдохновляет «сильных» участников делать совместные ставки или вступать в сговор; в конце концов, они знают, что никто другой не может включиться в торги, чтобы украсть ренту сговора, которую они создают.

Если слабые участники заранее знают, что у них низкий шанс выиграть, то они не будут готовы к участию в аукционе, в первую очередь, в связи с аукционными затра‑тами. Зачастую для слабых участников возможные расходы превышают шанс победы. Таким образом, эффект сужения конкуренции в английских аукционах тем больше, чем больше издержки участия в нем.

Исследователи Высшей школы экономики (ВШЭ) приводят пример масштабного проекта PwC, в ходе которого были собраны и проанализированы данные о конку‑рентности закупочных процедур и об издержках на их осуществление [2]. Основными индикаторами выступали количество заявок на участие в торгах и прямые трудоза‑траты в человеко‑днях на подготовку и проведение процедуры. При оценке издержек



учитывались полные затраты на размещение заказа и проведение торгов, как для госу‑дарственного заказчика, так и для компаний‑поставщиков, участвовавших в тендерах.

По результатам проведенного исследования PwC было выявлено, что средний уро‑вень издержек в системе госзакупок в Европейском союзе составляет около 1,4% об‑щей стоимости закупок. Если рассматривать общую структуру совокупных издержек на осуществление закупок, то около 25% совокупных издержек несут заказчики, около 75% приходится на поставщиков (с учетом фирм, проигравших на торгах). При этом издержки на процедуру практически не связаны со стоимостным объемом закупки (за исключением случаев крупнейших заказов), поэтому доля издержек для мелких заку‑пок оказалась существенно выше. Так, для контрактов порогового уровня стоимости в 125 тыс. евро (начиная с которого, по законодательству Европейского союза, конку‑рентные процедуры становятся обязательными при покупке товаров) суммарные из‑держки заказчиков и поставщиков составили от 18 до 29% стоимости контракта, для медианного контракта (стоимостью около 390 тыс. евро) – от 6 до 9%.

Следует отметить, что в России установлена обязанность проводить английский обратный аукцион, если цена заказа составляет всего 7 тыс. евро, т. е. почти в 18 раз меньше европейского уровня проведения торгов. Это может свидетельствовать о вы‑соком уровне издержек поставщиков, связанных с участием в российских публичных аукционах.

Ученые ВШЭ указывают на отсутствие эмпирических исследований по оценке из‑держек закупок на уровне отдельных организаций и соответствующих методик. Вместе с тем они приходят к выводу, что «…в 2005−2009 гг. Россия провела очень масштабный и весьма дорогой институциональный эксперимент» и «...это политическое решение не привело к изменению ситуации с коррупцией, но породило высокие издержки для добросовестных участников госзакупок» [2]. Приводится также пример эффективной реформы в Чили, направленной на расширение участия малых и средних предприятий в госзакупках. Такой результат был достигнут не за счет специальных преференций, а благодаря общему снижению издержек участия в госзакупках (включая издержки на оформление конкурсной документации, доступ к консультациям специалистов по гос‑закупкам, возможности бесплатного пользования услугами государственных центров по осуществлению закупок).

Для участия в российских публичных аукционах предприниматель должен нести расходы на получение электронной цифровой подписи, обучение специалиста, отвле‑чение оборотных денежных средств на обеспечение заявки на участие в аукционе и на обеспечение исполнения контракта. Поэтому представители бизнеса, имея информа‑цию о потенциальном участии в аукционе более сильного конкурента (который по правилам английского аукциона видит и всегда может «перебить» ставку более сла‑бого участника), как правило, принимают решение не участвовать в аукционе, чтобы не нести безрезультативные издержки. Это входит в число основных причин падения уровня конкуренции в публичных закупках, имеющего в последние годы просто ужа‑сающую динамику (последовательное падение конкурентности аукционов с 13,3 заявок участников в 2011 г. до 2,7 заявок участников в 2014 г.).

Большинство работ зарубежных исследователей сводится к рассмотрению уровня конкуренции как основного условия повышения эффективности английских аукционов [4; 5; 10]. Множество работ посвящено рассмотрению препятствий доступа к аукциону, включая издержки участия [6; 8; 11−14]. С. Гупта предпринял попытку рассчитать опти‑мальный для аукциона уровень конкуренции. Его исследование показало, что наиболь‑шей эффективности аукционы достигают при участии в них восьми и более компаний [7].

Представляется, что можно значительно повысить конкуренцию в российских пу‑бличных аукционах, если достичь снижения издержек предпринимателей, связанных с обеспечением заявок на участие в аукционе.



Для того, чтобы участники аукционов несли ответственность за сделанные ставки, Законом 44‑ФЗ предусмотрена процедура обеспечения заявок. Согласно ст. 44 при проведении конкурсов и аукционов заказчик обязан установить требование к обеспе‑чению заявок. Размер обеспечения заявки должен составлять от 0,5 до 5% начальной (максимальной) цены контракта или 1% начальной (максимальной) цены контракта, если при проведении аукционов начальная (максимальная) цена контракта не превы‑шает 3 млн р. В случае уклонения или отказа участника закупки заключить контракт возврат денежных средств, внесенных в качестве обеспечения заявок, не осуществля‑ется. В результате действия указанных правил обеспечения заявок все потенциальные победители электронных аукционов облагаются своеобразным «налогом» на период от подачи заявки на участие в аукционе до заключения контракта. Необходимость отвле‑чения оборотных денежных средств на обеспечение заявки зачастую также становится причиной неучастия эффективного поставщика в нескольких одновременно проводи‑мых аукционах.

Следует отметить, что организации, обеспечивающие продажу продукции по ми‑нимальным рыночным ценам, во‑первых, не испытывают дефицита частных, в том чи‑сле оптовых, клиентов, поэтому «не бегают» за публичными заказчиками; во‑вторых, для удержания цен на низком уровне минимизируют любые свои издержки. Соответ‑ственно такие организации не заинтересованы в участии в публичных электронных аукционах, вызывающих издержки на отвлечение оборотных денежных средств на обеспечение заявки на участие в аукционе [1].

С учетом изложенного автор предлагает изменить правила обеспечения заявок участников аукциона таким образом, чтобы размер обеспечения заявки, так же, как и раньше, составлял от 0,5 до 5%, однако этот процент должен определяться от различ‑ной базы:

• для участника с худшей ставкой – от начальной (максимальной) цены контракта;• для любого участника, кроме участника с худшей ставкой, – от разницы между за‑

явкой участника и заявкой конкурента, предложение которого является лучшим после предложения участника.

Рассмотрим предложение на конкретном примере аукциона 0372100046514000018 «Выполнение реставрационно‑восстановительных ремонтных работ для объекта куль‑турного наследия федерального значения (Институт Технологический) по адресу: Мо‑сковский пр., д. 24‑26/49, лит. А1»1.

Распределение обеспечения заявки среди участников аукциона 0372100046514000018, млн р.

Показатель

ООО «Рестав‑рационно‑стро‑ительная фирма

„Глория“»

ООО «Эскиз» ООО «Строй‑комплект»

Акционерное общество

«БалтСтрой»

Ставка 668,4 672,3 773,3 773,3Существующий, согласно Закону 44‑ФЗ, размер обеспечения заявки (5%) 38,9* 38,9 38,9 38,9Предлагаемый размер обеспече‑ния заявки (5%) 0,2* 5,1* 0,0* 38,9*

Примечание. * Обеспечение заявки сохраняется до момента заключения контракта.

1 Протокол проведения электронного аукциона, 2014 / ЭТП ММВБ. URL: http://www1.etp‑micex.ru/procedure/protocol/view/242803.



Очевидно, что новый подход к обеспечению заявок участников тесно связан с тем «вредом» для заказчика, к которому приведет отказ конкретного участника от заключе‑ния контракта. Отказ ООО «Реставрационно‑строительная фирма „Глория“» от заклю‑чения контракта вызовет увеличение цены контракта всего на 3,9 млн р., поэтому оно должно нести минимальные расходы на участие в аукционе (обеспечение заявки 5% от разницы между заявкой участника и ООО «Эскиз»).

ООО «Стройкомплект» и Акционерное общество «БалтСтрой» сделали одинако‑вые ставки, однако ООО «Стройкомплект» сделало ставку раньше, поэтому его отказ от заключения контракта не вызовет увеличения цены контракта. Следовательно, оно не должно нести расходы на обеспечение заявки.

Отказ АО «БалтСтрой» от заключения контракта, при условии отказа от него всех других участников, приведет к срыву заказа (незаключению контракта по итогам аук‑циона), поэтому данный участник должны нести расходы на обеспечение заявки в раз‑мере 5% начальной (максимальной) цены контракта до момента заключения контракта с любым из участников.

Практическая ценность предложения автора заключается в снижении издержек эффективного участника аукциона (победителя) до 200 раз, так как величина снижения начальной (максимальной) цены контракта («шаг аукциона») составляет, по общему правилу российских публичных аукционов, 0,5%. В целом по всем участникам сумма выведенных из оборота средств может снизиться почти кратно количеству участников.

Таким образом, предлагаемое изменение правил обеспечения заявок обеспечит:• сокращение размера оборотных денежных средств, извлекаемых эффективными

участниками из бизнеса для обеспечения заявок в электронных аукционах, а значит, существенное повышение конкуренции в российских публичных аукционах;

• сохранение высокой ответственности одного участника (и не лучшего, а худшего) за ценовые предложения, а значит, гарантию заключения контракта для заказчика;

• сохранение ответственности всех участников за внесенные ценовые предложения, а значит, обеспечение экономии бюджетных средств заказчика даже в случае заключе‑ния контракта по начальной (максимальной) цене с худшим участником.

Отметим, что предложение автора не ущемляет прав публичных заказчиков. Со‑гласно приведенному примеру, даже в случае отказа всех участников от заключения контракта заказчик получает 5,7% начальной цены контракта, что больше, чем в насто‑ящее время. В случае отказа от заключения контракта только нескольких участников заказчик получит дополнительную экономию к цене заключенного контракта.

Главным эффектом предлагаемых изменений, наряду с увеличением количества участников аукционов, должно стать обострение конкурентной борьбы в аукционе в результате того, что участники будут всеми силами избегать признания своей ставки худшей в целях экономии на обеспечении заявки. В результате конкурентная борьба будет происходить не только за первое место в аукционе, но и за последнее, что в низ‑коконкурентных аукционах обеспечит максимальный эффект.

Кроме того, реализация предложения может оказать значимое положительное вли‑яние на экономическое развитие страны. Так, сумма средств обеспечения заявок на сче‑тах электронных площадок в настоящее время достигает нескольких сотен миллиардов рублей (согласно данным Федеральной антимонопольной службы России, она превы‑сила 720 млрд р. еще в 2013 г.)1. С учетом того, что сумма, подлежащая внесению в каче‑стве обеспечения заявок, при реализации предложения автора снижается кратно коли‑честву участников, исходя из среднего количества участников российских публичных закупочных аукционов (2,7 участника в 2014 г.), эффект от реализации предложения

1 C 1 января 2014 г. плата за участие в аукционах не взимается // Алтайское краевое УФАС России. URL: http://altk.fas.gov.ru/news/8125.



в целом для экономики России может проявиться в возвращении в хозяйственный оборот российского бизнеса свыше 240 млрд р. ежегодно. Это должно сказаться на ро‑сте инвестиционной активности бизнеса и валового внутреннего продукта.

Таким образом, в настоящей работе определено существенное влияние отдельных условий проведения английских закупочных аукционов на конкуренцию в данных за‑купочных процедурах, обоснована актуальность изменения условий проведения ан‑глийских закупочных аукционов в России в целях снижения издержек эффективных игроков и повышения конкуренции в аукционе.

Проведенный автором анализ издержек участников российских аукционов дал важный научный результат – разработан новый подход к обеспечению заявок участни‑ков аукциона, обусловливающий значительное снижение издержек эффективных игро‑ков и привлечение в аукцион дополнительных участников. Вместе с тем нам не удалось исключить такие негативные последствия английского аукциона, как нежелание пред‑принимателей участвовать в нем против сильных игроков, поэтому перспективным на‑правлением исследований представляется разработка дизайна гибридных аукционов, проводимых по правилам сразу нескольких стандартных моделей аукционов.

Источники1. Хвалынский Д. С. Новая контрактная система: проблема закупки по минималь‑

ной цене // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2014. 5 (37). С. 26−27.2. Эмпирический анализ системы госзакупок в России / О. Н. Балаева, А. А. Бальсе‑

вич, А. С. Башина и др.; под науч. ред. А. А. Яковлева, О. А. Демидовой, Е. А. Подколзи‑ной. М. : Изд. дом ВШЭ, 2015.

3. Bikchandani S. Reputation in Repeated Second‑Price Auctions // Journal of Economic Theory. 1988. Vol. 46. Issue 1. P. 97−119.

4. Bulow J., Klemperer P. Auctions versus Negotiations // The American Economic Review. 1996. Vol. 86. No. 1. P. 180−194.

5. Bulow J., Klemperer P. Why do Sellers (Usually) Prefer Auctions // The American Eco‑nomic Review. 2009. Vol. 99. No. 4. P. 1544−1575.

6. De Silva D. G., Jeitschko T. D., Kosmopoulou G. Entry and Bidding in Common and Private Value: Auctions with an Unknown Number of Rivals // Review of Industrial Organiza‑tion. 2009. Vol. 35. Issue 1. P. 73−93.

7. Gupta S. Competition and Collusion in a Government Procurement Auction Market // Atlantic Economic Journal. 2002. Vol. 30. Issue 1. P. 13−25.

8. Jehiel P., Lamy L. On Discrimination in Procurement Auctions // C.E.P.R. Discussion Papers. 2014‑01. No. 9790.

9. Klemperer P. Auctions with Almost Common Values: The ‘Wallet Game’ and its Appli‑cations // European Economic Review. 1998. Vol. 42. Issue 3‑5. P. 757−769.

10. Klemperer P. Auctions: Theory and Practice. Princeton, US: Princeton University Press, 2004.

11. Kothari R., Mohania M. K., Kambayash Y. Increasing Realized Revenue in a Web Based Dutch Auction // EC‑Web 2002 : Proceedings of the Third International Conference (Septem‑ber 2–6, 2002, Aix‑en‑Provence, France). P. 7−16.

12. Lu J. Why a Simple Second‑Price Auction Induces Efficient Endogenous Entry // The‑ory and Decision. 2009. Vol. 66. Issue 2. P. 181−198.

13. McAfee R., McMillan J. Auctions with Entry // Economic Letters. 1987. Vol. 23. Issue 4. P. 343−347.

14. Rothkopf M. H., Harstad R., Fu Y. Is Subsidizing Inefficient Bidders Actually Costly // Management Science. 2003. Vol. 49. Issue 1. P. 71−84.

15. Vickrey W. Counterspeculation, Auctions, and Competitive Sealed Tenders // Journal of Finance. 1961. Vol. 16. Issue 1. P. 8−37.



Improving the Mechanism of Public Procurement Auctions in Russia

by Dmitry S. Khvalynsky

The author investigates the reasons behind declining competition in English auctions used in the Russian system of public procurement since 2006. The paper considers the negative impact of the ini‑tial valuation of contracted items, participants’ inequality and costs of participation on the competition in the auction. The author puts forward suggestions about improving the existing mechanism of bid security, which can substantially reduce the amount of funds taken out from company working capital to participate in auctions. At this, a greater responsibility of participants for bids is ensured. Moreover, the competition in auctions is significantly enhanced as well, particularly, the implementation of the proposals strengthens the competition not only for the first place, but also for the last, what leads to the maximum effect in auctions with small number of bidders.

Keywords: contract system in procurement; auction; auction theory; reserve price; competition; ef‑ficiency of public expenditures; bid security.

References:1. Khvalynskiy D. S. Novaya kontraktnaya sistema: problema zakupki po minimal’noy tsene [The

new contract system: the problem of procurement at the lowest price]. Vestnik Altaiskoy akademii ekono-miki i prava – Journal of Altai Academy of Economics and Law, 2014, no. 5 (37), pp. 26–27.

2. Balaeva O. N., Balsevich A. A., Bashina A. S. et al. Empiricheskiy analiz sistemy goszakupok v Rossii [An empirical analysis of the public procurement system in Russia]. Moscow: HSE, 2015.

3. Bikchandani S. Reputation in Repeated Second‑Price Auctions. Journal of Economic Theory, 1988, Vol. 46, Issue 1, pp. 97−119.

4. Bulow J., Klemperer P. Auctions versus Negotiations. The American Economic Review, 1996, Vol. 86, no. 1, pp. 180−194.

5. Bulow J., Klemperer P. Why do Sellers (Usually) Prefer Auctions. The American Economic Review, 2009, Vol. 99, no. 4, pp. 1544−1575.

6. De Silva D. G., Jeitschko T. D., Kosmopoulou G. Entry and Bidding in Common and Private Value: Auctions with an Unknown Number of Rivals. Review of Industrial Organization, 2009, Vol. 35, Issue 1, pp. 73−93.

7. Gupta S. Competition and Collusion in a Government Procurement Auction Market. Atlantic Economic Journal, 2002, Vol. 30, Issue 1, pp. 13−25.

8. Jehiel P., Lamy L. On Discrimination in Procurement Auctions. C.E.P.R. Discussion Papers, 2014‑01, no. 9790.

9. Klemperer P. Auctions with Almost Common Values: The ‘Wallet Game’ and its Applications. European Economic Review, 1998. Vol. 42, Issue 3–5, pp. 757−769.

10. Klemperer P. Auctions: Theory and Practice. Princeton, US: Princeton University Press, 2004. 11. Kothari R., Mohania M. K., Kambayash Y. Increasing Realized Revenue in a Web‑Based Dutch

Auction. Proceedings of the Third International Conference EC-Web 2002 (2–6 September, 2002, Aix-en-Provence, France), pp. 7−16.

12. Lu J. Why a Simple Second‑Price Auction Induces Efficient Endogenous Entry. Theory and Deci-sion, 2009, Vol. 66, Issue 2, pp. 181−198.

13. McAfee R., McMillan J. Auctions with Entry. Economic Letters, 1987, Vol. 23, Issue 4, pp. 343−347.14. Rothkopf M. H., Harstad R., Fu Y. Is Subsidizing Inefficient Bidders Actually Costly. Manage-

ment Science, 2003, Vol. 49, Issue 1, pp. 71−84.15. Vickrey W. Counterspeculation, Auctions, and Competitive Sealed Tenders. Journal of Finance,

1961, Vol. 16, Issue 1, pp. 8−37.Contact Info:Dmitry S. Khvalynsky, Cand. Sc. (Econ.), Head of Strategy, Analysis & Monitoring Dept.Phone: (3852) 29‑81‑24e‑mail: [email protected]

Altai State University61 Lenina Ave., Barnaul, Russia, 656049


СОМОВА Оксана Вячеславовна

Аспирант кафедры финансов

Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г. В. Плеханова

410003, РФ, г. Саратов, ул. Радищева, 89Контактный телефон: (8452) 21-17-37


Некоторые аспекты структурно-динамического анализа биржевого валютного рынка в России

Проведен анализ отечественного биржевого валютного рынка с 2011 по 2014 г. – в период разрушения своеобразной монополии коммерческих банков на предоставление доступа к торгам на биржевом валютном рынке, что привело к активному выходу на валютный рынок физических лиц – резидентов и инвестиционных компаний. Изменение структуры участников биржевого валютного рынка в значительной степени предопределило характер его динамических и структурных перемен. Результаты структурнодинамического анализа позволили автору сделать выводы о существенном росте уровня ликвидности исследуемого рынка, об увеличении количества совершаемых на нем сделок и о весомой роли крупных (институциональных) инвесторов, работающих преимущественно в сегменте сделок своп.

JEL classification: Е44, F33, G2

Ключевые слова: сделка спот; сделка своп; Московская биржа; доллар США.

Значимость структурно‑динамического анализа отечественного биржевого валютно‑го рынка заключается в том, что он позволяет, с одной стороны, выявить существен‑

ные структурные изменения, а с другой – выделить основные тенденции, сложившиеся на нем в течение заданного периода времени.

Необходимо подчеркнуть, что в российской экономической и финансовой лите‑ратуре вопросы, связанные с проведением структурно‑динамического анализа при‑менительно к биржевому валютному рынку, фактически не поднимаются. Мало того, крайне редко они рассматриваются и применительно к валютному рынку в целом, хотя большинство исследователей безусловно признают, что на протяжении последних де‑сятилетий он кардинальным образом изменился, не конкретизируя характера произо‑шедших изменений. В некоторых публикациях по данной проблематике исследователи несколько более подробно рассматривают отдельные аспекты, связанные со структу‑рой и динамикой развития отечественного валютного рынка, однако чаще всего такие работы отличаются предельно обобщенным подходом. Высокий уровень обобщения приводит к тому, что структурно‑динамические изменения, в том числе очень важные, рассматриваются поверхностно.

Например, С. А. Пьянов, анализируя динамику развития мирового и российско‑го валютных рынков, делает вывод: «…обстановка на национальном валютном рын‑ке в 2010 г. оставалась стабильной … активность операторов внутреннего валютного рынка, по сравнению с предыдущим периодом, немного возросла, но объемы операций пока не смогли достичь докризисного уровня» [8]. Исследователь отмечает относитель‑ную стабильность российского рубля по отношению к иностранным валютам, а также увеличение объема торгов на валютном рынке в целом, не выделяя биржевой валют‑ный рынок и используя очень ограниченный объем статистической информации. ©

Сом

ова

О. В

., 20

16



Многие научные публикации по валютному рынку или охватывают весьма огра‑ниченный временной интервал, или отличаются хронологической разрозненностью данных. В частности, Д. Ю. Пискулов, говоря о развитии валютного рынка российско‑го рубля, приводит по различным показателям сегментарные данные за 2007 г., 2010 г. и 2012 г., отмечая, что «…по мере достижения более высоких темпов роста российской экономики в нынешней международной макроэкономической парадигме глобализация рубля продолжится, что косвенно будет способствовать превращению Москвы в меж‑дународный финансовый центр (сначала, видимо, региональный для стран СНГ)» [7].

В последние годы значительно возрос интерес ученых к мониторингу текущего со‑стояния валютного рынка и алгоритмам принятия на нем торговых решений (в дан‑ном направлении работают Е. А. Шумков, В. А. Ботин [13], К. С. Мырзин, Т. Г. Ильи‑на [5], П. А. Крюков, В. В. Крюкова [3], И. Н. Мастяева, Д. А. Рыбалкин [4], С. В. Якунин и А. В. Якунина [14]). В области хеджирования валютных рисков следует отметить пу‑бликации В. К. Селюкова [9], Н. В. Красовского [1; 2]. Таким образом, целый ряд спе‑циалистов отдают предпочтение исследованию узкоспециализированных вопросов, связанных с функционированием отечественного валютного рынка.

Что касается материалов, которые периодически публикуют непосредственные участники торгов на биржевом валютном рынке, то их отличает очень непродолжи‑тельный период анализа: практически во всех подобных публикациях речь идет только об изменении валютных курсов (без учета объема торгов) за последнюю торговую сес‑сию, по сравнению с предшествующей, или о каких‑то важных новостях и событиях. (В частности, такой подход имеет место в публикациях ООО «Компания БКС»1, ОАО «Промсвязьбанк»2, АО «Инвестиционная компания „Финам“»3.)

Можно констатировать, что рассматриваемая проблематика остается недостаточно изученной в российской научной литературе, причем среди основных недостатков уже проведенных исследований отметим следующие: рассмотрение валютного рынка в це‑лом (без разделения на биржевой и внебиржевой валютный рынок [12]), краткосроч‑ный характер проводимых исследований, высокая степень обобщенности полученных результатов. Сложившаяся ситуация в значительной мере объясняется отсутствием полноценной информационной базы, необходимой для проведения соответствующих научных исследований (в частности, в ежедневном разрезе информация по итогам тор‑гов на валютном рынке Московской биржи доступна за ограниченный период време‑ни – начиная с 9 января 2007 г.4).

По нашему мнению, принимая во внимание ограниченный объем существующей информационной базы, наибольший научный интерес представляет анализ последне‑го этапа становления отечественного биржевого валютного рынка – с 2011 по 2014 г. Принципиальным отличием данного этапа от всех предшествовавших ему является то, что именно в этот период произошло разрушение своеобразной монополии коммерче‑ских банков на предоставление доступа к торгам на биржевом валютном рынке, кото‑рое ознаменовалось появлением среди участников валютных торгов инвестиционных компаний и активным выходом физических лиц – резидентов – на валютный рынок. Очевидно, что изменение структуры участников биржевого валютного рынка в значи‑тельной степени предопределило характер его динамических и структурных изменений.

1 Официальный сайт ООО «Компания БКС». URL: http://bcs‑express.ru/tag/valyutnyy‑rynok.2 Официальный сайт ОАО «Промсвязьбанк». URL: http://psbinvest.ru/analytics/ezhednevnyy_

obzor_bond.3 Официальный сайт АО «Инвестиционная компания „Финам“». URL: http://www.finam.ru/

international/advanced.4 Официальный сайт ОАО «Московская биржа ММВБ‑РТС». URL: http://www.micex.ru/info‑

center/researches/bulletins?date=09.01.2007.



В качестве основных динамических показателей, характеризующих уровень раз‑вития биржевого валютного рынка на национальном уровне, мы предлагаем рассма‑тривать совокупный дневной объем торгов валютой и общее количество сделок, со‑вершенных в ходе торговой сессии (на основании этих двух показателей может быть вычислена средняя сумма одной сделки).

По нашему мнению, для получения объективной картины, позволяющей оценить изменение уровня торговой активности участников валютного рынка, целесообразно последовательно проанализировать соответствующие биржевые данные по состоянию на последний торговый день каждого календарного месяца за 2011−2014 гг. включи‑тельно. Подобный выборочный подход позволяет, с одной стороны, получить доста‑точно объективные результаты, а с другой – значительно упростить процедуру прове‑дения исследования.

Полагаем, что для устранения случайных колебаний и получения корректного пред‑ставления об уровне ликвидности отечественного биржевого валютного рынка следует использовать не собственно исходные данные, а их сглаженные значения с периодом сглаживания, равным трем. В целях нивелирования разницы в единицах измерения и масштабах значений, принимаемых отдельными показателями, считаем необходимым использовать относительные величины сравнения, выбирая в качестве базы сравнения первое сглаженное значение (графически сглаженные данные представлены на рис. 1).

Рис. 1. Динамика сглаженных показателей объема торгов, количества сделок и среднего объема сделки на Московской бирже в 2011−2014 гг.

На наш взгляд, динамика основных показателей, отражающих уровень ликвид‑ности биржевого валютного рынка, является очень показательной: в течение рассма‑триваемого периода отмечается резкое увеличение как совокупного объема торгов (на 329,09, или в абсолютных величинах на 900 432,392 млн р.), так и количества сделок (данный показатель вырос сразу на 811,91%, или на 64 693 сделки). Одновременно от‑мечается существенное снижение среднего объема одной сделки: за анализируемый период он сократился на 51,08%, или на 17,597 млн р.

На основании полученных результатов можно сделать несколько выводов, касаю‑щихся динамики развития отечественного биржевого валютного рынка, рассматрива‑емого на примере Московской биржи:



• в 2011−2014 гг. отмечается значительное увеличение уровня ликвидности анали‑зируемого рынка, причем наиболее серьезный по своим масштабам «скачок ликвидно‑сти» произошел во II полугодии 2014 г. (по всей видимости, он был обусловлен ослабле‑нием российского рубля по отношению к другим иностранным валютам, прежде всего к доллару США и евро), в то время как ранее объем торгов валютой рос относительно равномерно;

• количество сделок, совершаемых в течение торговой сессии, увеличивалось опе‑режающими темпами, по сравнению с объемом торгов валютой в денежном выраже‑нии (логично предположить, что данная тенденция объясняется одновременным вли‑яниям двух факторов [10. С. 140, 141]: развитием алгоритмической торговли, зачастую предполагающей совершение большого числа сделок за короткий временной интервал, и активным выходом на рынок частных инвесторов, в основном физических лиц – ре‑зидентов, располагающих незначительными суммами инвестирования);

• судя по средней величине совершенной сделки, несмотря на ее резкое сокращение, основными участниками отечественного биржевого валютного рынка остаются круп‑ные инвесторы (логично предположить, что ими являются экономические субъекты, непосредственно осуществляющие внешнеэкономическую деятельность, и коммерче‑ские банки, совершающие сделки с иностранной валютой в интересах своих клиентов).

С точки зрения структурного анализа российского биржевого валютного рынка нам представляется чрезвычайно интересным сопоставление структуры данного рын‑ка в разрезе двух основных сегментов – сегмента сделок спот и сегмента сделок своп.

В соответствии с «Правилами организованных торгов ПАО „Московская биржа“» на валютном рынке и рынке драгоценных металлов» под сделкой спот понимается «…сделка купли‑продажи иностранной валюты…, при заключении которой участник торгов покупает/продает валюту лота за сопряженную валюту на условиях, определя‑емых в соответствующей спецификации». Сделка своп трактуется как «...сделка ку‑пли‑продажи иностранной валюты ... на организованных торгах, по условиям которой участник торгов, заключая сделку спот по покупке иностранной валюты ... одновремен‑но заключает другую сделку спот по продаже иностранной валюты ... с совпадающей валютой лота и совпадающей сопряженной валютой, и наоборот, заключая сделку спот по продаже иностранной валюты ... одновременно заключает другую сделку спот по покупке иностранной валюты ... с совпадающей валютой лота и совпадающей сопря‑женной валютой», «...при этом сумма в валюте лота обеих сделок совпадает»1.

Таким образом, следует подчеркнуть, что данные сегменты валютного рынка су‑щественным образом различаются по своей внутренней сути: если сегмент сделок спот – это сделки классической купли‑продажи валюты, то сегмент сделок своп на пра‑ктике таковым не является – большинство участников валютного рынка предпочитает совершать подобные сделки либо с целью снижения принимаемых на себя валютных рисков, либо с целью привлечения финансовых ресурсов на определенный период вре‑мени (на практике валютный своп дает возможность участникам торгов, располага‑ющим иностранной валютой, оперативно и с минимальными издержками привлечь рублевую ликвидность). Соответственно в сегменте сделок своп через определенный период времени, в зависимости от срока подобной сделки, обе стороны сделки восста‑навливают свою первоначальную валютную позицию (в сегменте же сделок спот этого не происходит).

Кроме того, даже в научной литературе сегмент сделок спот нередко называют сег‑ментом «здесь и сейчас», т. е. все сделки на данном рынке происходят с минимальной временной задержкой, в то время как в сегменте своп существует целая система сроков

1 Официальный сайт ОАО «Московская биржа ММВБ‑РТС». URL: http://fs.moex.com/files/714.



совершения сделок. Так, на Московской бирже стандартными сроками исполнения сде‑лок своп являются: следующий рабочий день (обозначается как O/N); второй рабочий день после текущего рабочего дня (TOM/SPT); одна неделя (1W); две недели (2W); один месяц (1M); два месяца (2M); три месяца (3M); шесть месяцев (6M); девять месяцев (9M) и один год (1Y). Подобный подход к функционированию биржевого валютного рынка применяется и в зарубежной практике: вариативность сроков совершения этих сделок может быть значительно выше, однако сам рынок своп считается «рынком ко‑ротких денег», на котором срок их исполнения (и первой, и второй части) не превыша‑ет одного года.

Заметим, что на протяжении 2011−2014 гг. на российском биржевом валютном рынке развитие этих сегментов происходило очень неравномерно. В целом, несмотря на достаточно существенные колебания, сегмент сделок своп рос опережающими тем‑пами. Примечательно, что при непосредственном сравнении по сглаженным данным (при трехпериодном сглаживании) увеличение доли сегмента сделок своп является от‑носительно небольшим: если на конец данного периода удельный вес сегментов сделок своп и сделок спот составлял 55,80 и 44,20%, то на его начало – 50,05 и 49,95% соответ‑ственно. Однако более детальный анализ позволяет сделать вывод о том, что в сред‑нем увеличение доли сегмента сделок своп было намного большим (в частности, если ориентироваться на сглаженные данные по удельным весам этих сегментов, то в целом в течение этого периода доля сегмента сделок своп составляла 57,01%, а сделок спот – всего 42,99%). В отдельные моменты времени, которые были весьма продолжитель‑ными, сегмент сделок своп был безусловно доминирующим на российском биржевом валютном рынке – его доля стабильно превышала 60%, а иногда достигала 70% и более (рис. 2).

Рис. 2. Динамика удельных весов сегмента сделок спот и сделок своп на Московской бирже в 2011−2014 гг.

Полученные данные позволяют сделать чрезвычайно интересный вывод о том, что, несмотря на увеличение количества участников торгов на отечественном валютном рынке, основную роль продолжают играть крупные участники рынка, активно рабо‑тающие в сегменте сделок своп. Как свидетельствует зарубежная практика, частные инвесторы практически никогда не работают в данном сегменте валютного рынка по ряду причин:



• в большинстве случаев у частных инвесторов отсутствует потребность в привле‑чении краткосрочного финансирования в рамках сделок своп (иными словами, эконо‑мические интересы частных инвесторов значительным образом отличаются от интере‑сов институциональных инвесторов);

• доходность данного сегмента при использовании его для привлечения финансо‑вых ресурсов относительно невелика и в целом сопоставима с доходностью инструмен‑тов финансового рынка (в большинстве случаев консервативным инвесторам гораздо интереснее инвестировать в облигации эмитентов высокого кредитного качества, но‑минированные в иностранной валюте, так как при сопоставимом уровне риска доход‑ность облигаций будет заметно выше [11; 15]);

• использование сегмента сделок своп с целью снижения валютного риска для мно‑гих частных инвесторов является лишь одной из существующих альтернатив, причем далеко не самой привлекательной (например, с точки зрения простоты и доступно‑сти частным инвесторам намного удобнее осуществить элементарную диверсифика‑цию своих активов по валютам или использовать фьючерсы на иностранную валюту [6. С. 13−14]).

Стоит обратить внимание на то, что о преобладании различных категорий инвес‑торов в сегменте сделок спот и сделок своп однозначно свидетельствует и средняя ве‑личина подобных сделок: если ориентироваться на сглаженные данные, то в среднем за 2011−2014 гг. величина одной сделки, совершенной в сегменте своп, была в 23,33 раза больше, чем в величина одной сделки, совершенной в сегменте спот (296,391 млн р. про‑тив 12,703 млн р.)1. Помимо этого, следует обратить внимание на характер изменения средней величины сделок в этих сегментах: если в сегменте сделок спот средний раз‑мер одной сделки резко уменьшился (с 19,627 млн р. на начало периода до 7,624 млн р. на конец периода по сглаженным данным, или на 61,15%), то в сегменте сделок своп имела место противоположная тенденция (средняя величина одной сделки возросла на 42,35% – с 141,668 млн р. до 201,667 млн р.). Следовательно, развитие сегментов рос‑сийского биржевого валютного рынка обусловливалось разными факторами: сегмент сделок спот преимущественно развивался приходом на него частных инвесторов (в ре‑зультате значительно увеличилось количество сделок и уменьшилась средняя величина одной сделки), а сегмент сделок своп – активизацией институциональных инвесторов.

Подводя итог, можно сформулировать следующие выводы относительно развития российского биржевого валютного рынка в 2011−2014 гг.:

• за рассматриваемый период отмечается значительное увеличение уровня ликвид‑ности анализируемого рынка, причем наиболее серьезный по своим масштабам «ска‑чок ликвидности» произошел во II полугодии 2014 г., в то время как ранее объем торгов валютой увеличивался относительно равномерно;

• количество сделок, совершаемых в течение торговой сессии, росло опережающи‑ми темпами, по сравнению с объемами торговли валютой в денежном выражении;

• несмотря на резкое сокращение средней величины совершенной сделки, основны‑ми участниками отечественного биржевого валютного рынка остаются крупные инве‑сторы, причем развитие сегментов российского биржевого валютного рынка обуслов‑ливалось разными факторами: сегмента сделок спот – преимущественно приходом на него частных инвесторов; сегмента сделок своп – активизацией институциональных инвесторов, так как частным инвесторам сегмент сделок своп не особенно интересен из‑за отсутствия у них потребности в привлечении финансовых ресурсов, низкой до‑ходности этого сегмента и наличия альтернатив по снижению валютных рисков.

1 Официальный сайт ОАО «Московская биржа ММВБ‑РТС». URL: http://www.micex.ru/info‑center/researches/bulletins?date=09.01.2007.



Источники1. Красовский Н. В. Классификация инструментов хеджирования валютных ри‑

сков // Вестник Саратовского государственного социально‑экономического универси‑тета. 2012. 1 (40). С. 130−132.

2. Красовский Н. В. Особенности управления валютными рисками в условиях пере‑ходной экономики // Вестник Саратовского государственного социально‑экономиче‑ского университета. 2011. 5. С. 126−128.

3. Крюков П. А., Крюкова В. В. Эмпирические подходы к ведению торговых опера‑ций на валютном и фондовом рынках // Вестник Кузбасского государственного техни‑ческого университета. 2014. 2 (102). С. 111−117.

4. Мастяева И. Н., Рыбалкин Д. А. Применение теории Г. Марковица для монито‑ринга рынка валют // Фундаментальные исследования. 2014. 5. С. 544−547.

5. Мырзин К. С., Ильина Т. Г. Показатели эффективности торговой системы на FOREX // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2013 3 (23). С. 102−107.

6. Нестеренко Е. А., Челпанова В. А. Специфические особенности российских па‑евых инвестиционных фондов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. 41. С. 11−20.

7. Пискулов Д. Ю. Валютный рынок российского рубля: цифры, тренды, вызовы // Деньги и кредит. 2013. 7. С. 19−26.

8. Пьянов С. А. Анализ динамики развития российского и мирового валютных рынков // Российское предпринимательство. 2012. 23 (221). С. 58−64.

9. Селюков В. К. Управление рисками с помощью форвардных контрактов // Рос‑сийское предпринимательство. 2004. 12 (30). С. 71−76.

10. Семернина Ю. В. Глобальные тенденции мирового рынка облигаций // Вест‑ник Саратовского государственного социально‑экономического университета. 2012. 1 (40). С. 138−141.

11. Семернина Ю. В. Риски облигаций как финансовых инструментов // Управление экономическими системами : электрон. науч. журн. 2012. 42 (6). URL: http://cyber‑leninka.ru/article/n/riski‑obligatsiy‑kak‑finansovyh‑instrumentov.

12. Сомова О. В. Сравнительный анализ биржевого и внебиржевого валютного рынка // Управленец. 2015. 2. С. 40−45.

13. Шумков Е. А., Ботин В. А. Исследование технического индикатора MACD // По‑литематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2010. 64 (10). URL: http://cyberleninka.ru/article/n/issledo‑vanie‑tehnicheskogo‑indikatora‑macd.

14. Якунин С. В., Якунина А. В. Формирование валютной системы в современных условиях // Экономический анализ: теория и практика. 2015. 9. С. 15−22.

15. Якунина А. В., Семернина Ю. В. Риски облигационного финансирования // Фи‑нансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. 36. С. 2−13.

***



Some Aspects of Structural-Dynamic Analysis of Foreign Exchange Market in Russia

by Oksana V. Somova

The article analyzes foreign exchange market in Russia for the period 2011−2014, when it experi‑enced the destruction of a kind of monopoly of commercial banks on providing access to trading in foreign exchange market, which led to the entry of many individual investors (citizens) and investment companies into the foreign exchange market. The changes in the structure of the foreign exchange mar‑ket participants has largely determined the nature of its dynamic and structural transformations. The findings of the structural‑dynamic analysis allowed the author to conclude about, firstly, a significant increase in the level of liquidity of the market under consideration, secondly, increasing number of trans‑actions completed in this market, and thirdly, a more substantial role of large (institutional) investors working mainly in the segment of swap transactions.

Keywords: spot contract; swap; the Moscow Stock Exchange; the US dollar.References:1. Krasovsky N. V. Klassifikatsiya instrumentov khedzhirovaniya valyutnykh riskov [Classification

of hedges against currency risks]. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsialno-ekonomicheskogo uni-versiteta – Bulletin of Saratov State Socio-Economic University, 2012, no. 1 (40), pp. 130‑132.

2. Krasovsky N. V. Osobennosti upravleniya valyutnymi riskami v usloviyakh perekhodnoy ekono‑miki [Specifics of management of currency risks in transition economy]. Vestnik Saratovskogo gosudarst-vennogo sotsialno-ekonomicheskogo universiteta – Bulletin of Saratov State Socio-Economic University, 2011 no. 5, pp. 126–128.

3. Kryukov P. A., Kryukovа V. V. Empiricheskie podkhody k vedeniyu torgovykh operatsiy na valy‑utnom i fondovom rynkakh [Empirical approaches to the conduct of trading in the foreign exchange and stock markets]. Vestnik Kuzbasskogo tekhnicheskogo gosudarstvennogo universiteta – Vestnik of Kuzbass State Technical University, 2014, no. 2 (102), pp. 111–117.

4. Mastyaeva I. N., Rybalkin D. А. Primenenie teorii G. Markovitsa dlya monitoringa rynka valyut [Application of G. Markovits’ theory to monitor the currency market]. Fundamentalnye issledovaniya – Fundumental Research, 2014, no. 5, pp. 544–547.

5. Myrzin K. S, Ilyina T. G. Pokazateli effektivnosti torgovoy sistemy na FOREX [Efficiency indica‑tors of the trading system in FOREX]. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika – Tomsk State University Journal of Economics, 2013, no. 3 (23), pp. 102–107.

6. Nesterenko Ye. A, Chelpanova V. A. Spetsificheskie osobennosti rossiyskikh paevykh investitsion‑nykh fondov [Specific features of Russian mutual funds]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya. – Financial Analytics: Science and Experience, 2014, no. 41, pp. 11–20.

7. Piskulov D. Yu. Valyutnyy rynok rossiyskogo rublya: tsifry, trendy, vyzovy [Foreign exchange market of the Russian ruble: figures, trends, challenges]. Dengi i kredit – Money and Сredit, 2013, no. 7, pp. 19–26.

8. Pianov S. A. Analiz dinamiki razvitiya rossiyskogo i mirovogo valyutnykh rynkov [Analyzing the development dynamics of Russian and global currency market]. Rossiyskoe predprinimatelstvo – Russian Entrepreneurship, 2012, no. 23 (221), pp. 58–64.

9. Selyukov V. K. Analiz dinamiki razvitiya rossiyskogo i mirovogo valyutnykh rynkov [Risk man‑agement using forward contracts]. Rossiyskoe predprinimatelstvo – Russian Entrepreneurship, 2004, no. 12 (30), pp. 71–76.

10. Semernina Yu. V. Global’nye tendentsii mirovogo rynka obligatsiy [Global trends of the world bond market]. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsialno-ekonomicheskogo universiteta – Bulletin of Saratov State Socio-Economic University, 2012, no. 1 (40), pp. 138–141.

11. Semernina Yu.V. Riski obligatsiy kak finansovykh instrumentov [The risks of bonds as the finan‑cial instruments]. Upravlenie ekonomicheskimi sistemami: elektronnyy nauchnyy zhurnal – Management of economic systems: an electronic scientific journal, 2012, no. 42 (6). Available at: http://cyberleninka.ru/article/n/riski‑obligatsiy‑kak‑finansovyh‑instrumentov

12. Somovа O. V. Sravnitel’nyy analiz birzhevogo i vnebirzhevogo valyutnogo rynka [Comparative analysis of the stock exchange and OTC market]. Upravlenets – The Manager, 2015, no. 2, pp. 40–45.

13. Shumkov Ye. A, Botin V. A. Issledovanie tekhnicheskogo indikatora MACD [The study of the technical indicator MACD]. Politematicheskiy setevoy elektronnyy nauchnyy zhurnal Kubanskogo gosu-darstvennogo agrarnogo universiteta – Polythematic Online Scientific Journal of Kuban State Agrarian



University, 2010, no. 64 (10). Available at: http://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie‑tehnicheskogo‑indikatora‑macd.

14. Yakunin S. V., Yakunina A. V. Formirovanie valyutnoy sistemy v sovremennykh usloviyakh [For‑mation of the monetary system in modern conditions]. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika – Eco-nomic Analysis: Theory and Practice, 2015, no. 9, pp.15–22.

15. Yakunina A.V., Semernina Yu. V. Riski obligatsionnogo finansirovaniya [Risks of bond financ‑ing]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya. – Financial Analytics: Science and Experience, 2012, no. 36, pp. 2–13.

Contact Info:Oksana V. Somova, postgraduate of Finance Dept.Phone: (8452) 21‑17‑37e‑mail: oksana.ok‑[email protected]

Saratov Socio‑Economic Institute (branch) of Plekhanov Russian University of Economics89 Radishcheva St., Saratov, Russia, 410003


ПИОНТКЕВИЧ Надежда Сергеевна

Кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового менеджмента

Уральский государственный экономический университет620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45Контактный телефон: (343) 221-27-92e-mail: [email protected]

Методический подход к оценке финансовых рисков хозяйствующего субъекта

Хозяйственная деятельность сопряжена с финансовыми рисками, управление которыми считается обязательным для обеспечения устойчивого и эффективного функционирования организации. Недооценка или переоценка финансовых рисков может привести к финансовым потерям, поэтому от качества оценки финансовых рисков зависит результат рискменеджмента организации. В статье представлены: авторское определение понятия «финансовый риск»; группировка финансовых операций по областям риска; авторский подход к оценке финансовых рисков, состоящий из двух последовательных этапов (расчет величины ущерба и вероятности его возникновения после выявления рискового события; мониторинг и переоценка финансовых рисков, а также расчет их остаточной стоимости); методы количественной и качественной оценки финансовых рисков; сценарный анализ оценки финансовых рисков.

JEL classification: D81

Ключевые слова: финансовый риск; оценка финансовых рисков; финансовые потери; анализ финансового состояния; оценка платежеспособности и ликвидности; оценка финансовой устойчивости; оценка прибыльности; оценка деловой активности.

Хозяйствующие субъекты в процессе осуществления текущей и инвестиционной деятельности сталкиваются с финансовыми рисками, поскольку они являются не‑

отъемлемой характеристикой ее финансовой деятельности. Как справедливо отмечают Д. В. Домащенко и Ю. Ю. Финогенова, «…финансовый риск – это риск, который связан с вероятностью возникновения непредвиденных финансовых потерь (снижение при‑были, доходов, потери капитала, денежных активов и т. п.» [5. С. 11−13].

По мнению автора, финансовый риск представляет собой характеристику финан-совой деятельности хозяйствующего субъекта, отображающей неопределенность ис-хода ситуации и возможные финансовые потери при ее неблагоприятной реализации. Из данного определения следует, что степень финансового риска выражается вероят‑ностью наступления и концентрации нежелательных внешних и внутренних обстоя‑тельств, способных привести к финансовым потерям.

Следует выделять различные виды финансовых потерь с целью дальнейшей оценки степени влияния потенциальных финансовых рисков на достижение стратегических и оперативных целей хозяйствующего субъекта.

Оценка рисков организации – важный этап процесса управления ими, позволяю‑щий спланировать расходы на мероприятия по нивелированию рисков или резервы для компенсации ущерба в случае их реализации.

Размер возможных финансовых потерь зависит от множества факторов, в том числе характера осуществляемых финансовых операций, объема задействованных в них активов (капитала), максимального уровня амплитуды колебания доходов при ©

Пио

нтке

вич

Н. С

., 20

16



соответствующих видах рисков. Все финансовые операции организации (реализуемые или потенциальные) можно сгруппировать по размеру возможных финансовых по‑терь – по областям риска (см. рисунок).

Гарантированный финансовый результат

в размере расчетной суммы прибыли

Возможные финансовые потери в размере

расчетной суммы прибыли

расчетной суммы дохода суммы собственного капитала

Безрисковая область

Область допу‑стимого риска

Область крити‑ческого риска Область катастрофического риска

Точка полной расчетной прибыли

Точка минимальной

расчетной прибыли

Точка безубыточности

Точка бездоходности

Точка банкрот‑ства с потерей всего собствен‑ного капитала

Группировка финансовых операций по областям риска

Основываясь на проведенной группировке, можно оценить уровень концентрации финансовых операций в различных областях риска по размеру возможных финансо‑вых потерь. Для этого определяется удельный вес отдельных финансовых операций в каждой из соответствующих областей риска. Для итоговой оценки уровня риска фи‑нансовой деятельности организации используется показатель «коэффициент концент‑рации капитала в зоне соответствующего финансового риска»:

KKKK P ,

K= çÇ

(1)

где КК3 – объем капитала организации, связанного с операциями в соответствующей области риска; К – общая сумма капитала организации [8. С. 80].

Рассмотрим авторский подход к оценке финансовых рисков, состоящий из двух этапов:

• начальный расчет величины ущерба и вероятности его возникновения после вы‑явления рискового события;

• мониторинг и переоценка финансовых рисков, расчет их остаточной стоимости, под которой подразумевается наиболее вероятный ущерб в случае реализации риска в рассматриваемом периоде в процессе и/или после мероприятий по его минимизации.

Расчет величины ущерба и вероятности возникновения рискового событияОценка рисков проводится с целью определения вероятности и размера потерь,

характеризующих величину риска [9. С. 57−58]. От корректности оценки рисков за‑висит реализация как оперативных планов деятельности организации, так и страте‑гических. Неточная оценка существенных для организации рисков может привести к банкротству.

Предлагаемый автором подход к оценке рисков является доступным инструмен‑тарием для хозяйствующего субъекта любой отрасли экономики и может быть ис‑пользован сотрудниками всех структурных подразделений организации. Безусловно, особенности ведения бизнеса, структура хозяйствующего субъекта и его внутренняя политика должны учитываться при применении данного алгоритма. В процессе прове‑дения оценки рисков необходимо рассчитать два значимых показателя:

• вероятность возникновения риска в рассматриваемом периоде;• величину ущерба, который понесет организация в случае реализации рассматри‑

ваемого риска.



Вычислить эти показатели можно на основании данных прошлых периодов с помо‑щью статистического метода1. В случае отсутствия необходимой для расчета информа‑ции целесообразно прибегнуть к экспертной оценке.

Методика оценки возможного ущерба от реализации рискового события во многом будет определяться спецификой деятельности подразделения организации, в котором оно может произойти. Например, ущерб может быть равен не окупившимся расходам или недополученной выручке за определенный период [11. С. 182−186].

Стоимость риска рекомендуется оценивать как сумму возможного ущерба, умно‑женную на вероятность возникновения рискового события:

R = A × p1 + (A + В) × p2, (2)где А и В – возможный ущерб при принятии различных решений; p1 и p2 – вероятность возникновения рискового события.

Оценивать риски организации следует по унифицированной методике, учитывая индивидуальные особенности рискового события. В случае повторения риска в ор‑ганизации его можно оценить по историческим данным с использованием статисти‑ческого метода. Если для расчета вероятности реализации риска и потенциального ущерба данные отсутствуют или их недостаточно, можно воспользоваться экспертной оценкой. Для оценки уникальных рисков, по которым нет статистической информации, использовать можно исключительно прогнозы экспертов, причем как по вероятности наступления рискового события, так и по сумме возможного ущерба. К подобным ри‑скам можно отнести, например, проведение государственной реорганизации в какой‑либо области. Для оценки подобного риска эксперты на свое усмотрение выбирают одну из нескольких вероятностей наступления событий (низкую, среднюю, высокую, очень высокую).

Определяя возможный максимальный ущерб, в качестве базового индикатора бе‑рут разные показатели, например годовую прибыль. В зависимости от особенностей предстоящих событий выбирают величину возможного ущерба, например от макси‑мально возможной (10% годовой прибыли) до минимальной (0,1%). Затем с помощью выбранных показателей (вероятности реализации риска и ущерба от этого события), определенных экспертным путем, вычисляется стоимость риска. Кроме того, в про‑цессе оценки рисков можно использовать так называемые «нефинансовые показатели» (например, состояние внутреннего документооборота и отчетности, опыт персонала, систему повышения квалификации, взаимоотношения с клиентами и контрагентами и т. д.), оказывающие значительное влияние на финансовое состояние организации [7. С. 85].

Помимо вышесказанного, в процессе оценки финансовых рисков необходимо бази‑роваться на двух методах – количественном и качественном, которые в совокупности представляют собой интегральную оценку финансовых рисков.

Одним из наиболее эффективных количественных методов оценки финансовых рисков считается метод, ориентированный на анализ финансового состояния органи‑зации. Согласно признанной методике, проводится оценка финансовых показателей [1. С. 270−283; 6. С. 121−131], сгруппированных в четыре блока: показатели платеже‑способности и ликвидности, показатели финансовой устойчивости, показатели рента‑бельности, показатели деловой активности (табл. 1).

1 Статистический метод изучает статистику потерь и прибылей в организации за определен‑ный промежуток времени, устанавливает величину и частоту получения определенного резуль‑тата, на основе чего составляется прогноз. Для этого рассчитывается коэффициент вариации, характеризующий изменение количественной оценки признака при переходе от одного варианта к другому.

Табл

иц

а 1

Сис

тема

фин

ансо

вых

пока

зате

лей,

исп

ольз

уема

я дл

я ко

личе

стве

нной

оце

нка

риск

ов о

рган

изац

ииП

оказ

ател

ьФ

орм

ула

расч

ета

Поя

снен

ие

1. О

ценк

а пл

атеж

еспо

собн

ост

и и

ликв

идно

сти

Вели

чина

соб

стве

нны

х об

орот

ных

сред

ств

СО

С =

ОА

– К

ОП

редс

тавл

яет

собо

й ве

личи

ну п

ревы

шен

ия с

уммы

обо

ротн

ых

акти

вов

(ОА

) над

сум

мой

крат

коср

очны

х об

язат

ельс

тв (К

О) о

рган

изац

ии.

Нор

ма: С

ОС

> 0

Коэф

фиц

иент

тек

ущей

лик

видн

ости

(к

оэф

фиц

иент

пок

рыти

я)K

тек.

л =

(ОА

– Д

З д) ÷ К

О,

где

ДЗ д –

дол

госр

очна

я де

бито

рска

я за

долж

енно

сть

(свы

ше

1 го

да)

Пок

азы

вает

, в к

акой

сте

пени

тек

ущие

обя

зате

льст

ва п

окры

ваю

тся

теку

щим

и ак

тива

ми.

Нор

ма: K

тек.

л ≥

2 (в

мир

овой

пра

ктик

е от

1,5

до 2

,5);

если

≤ 1

– в

ысо

кий

фин

ансо

вый

риск

и н

еспо

собн

ость

оп

лачи

вать

тек

ущие

сче

та; е

сли

≥ 3

– не

раци

онал

ьная

стр

укту

ра к

апит

ала

Коэф

фиц

иент

абс

олю

тной

лик

видн

ости

Kаб

с. л =

(ДС

+ К

ФВ)

÷ К

ОП

оказ

ыва

ет, к

акая

час

ть к

ратк

осро

чны

х об

язат

ельс

тв м

ожет

бы

ть н

емед

ленн

о по

гаш

ена

за с

чет

имею

‑щ

ихся

ден

ежны

х ср

едст

в (Д

С) и

кра

ткос

рочн

ых

фин

ансо

вых

влож

ений

(КФ

В).

Нор

ма: K

абс.

л ≥ 0

,2Ко

эфф

ицие

нт б

ыст

рой

(сро

чной

) лик

‑ви

днос

тиK

ср. л

= (Д

З +

КФВ

+ ДС

) ÷ К

ОП

оказ

ыва

ет о

тнош

ение

наи

боле

е ли

квид

ной

част

и об

орот

ных

сред

ств

к кр

атко

сроч

ным

обяз

ател

ьств

ам.

Нор

ма: K

ср. л

≥ 0

,7Ко

эфф

ицие

нт о

бесп

ечен

ност

и те

кущ

ей

деят

ельн

ости

Kоб

еспе

ч = С

ОС

÷ О

АП

оказ

ыва

ет, к

акая

час

ть о

боро

тны

х ак

тиво

в ф

инан

сиру

ется

за с

чет

собс

твен

ных

сред

ств

орга

низа

ции.

Нор

ма: K

обес

печ ≥

0,1

2. О

ценк

а ф

инан

сово

й ус

той

чиво

сти

2.1.

Опр

едел

ение

тип

а ф

инан

сово

й ус

той

чиво

сти

пред

прия

тия

Абс

олю

тная

фин

ансо

вая

усто

йчив

ость

(I

тип

)3

< С

ОС

+ К

ЗО

тмеч

аетс

я, е

сли

вели

чина

запа

сов

и за

трат

(З) м

еньш

е ра

змер

а со

бств

енны

х об

орот

ных

сред

ств

(СО

С)

и кр

атко

сроч

ных

кред

итов

и за

ймов

(КЗ)

Нор

маль

ная

фин

ансо

вая

усто

йчив

ость

(I

I тип

)3

= С

ОС

+ К

ЗГа

рант

ируе

т пл

атеж

еспо

собн

ость

орг

аниз

ации

в п

олно

м об

ъеме

при

соб

люде

нии

раве

нств

а

Неу

стой

чиво

е ф

инан

сово

е по

лож

ение

(I

II т

ип)

3 =

СО

С +

КЗ

+ Д

З,гд

е ДЗ

– до

лгос

рочн

ая за

долж

енно

сть

Веде

т к

нару

шен

ию п

лате

жес

посо

бнос

ти о

рган

изац

ии п

ри с

облю

дени

и ра

венс

тва

Криз

исно

е ф

инан

сово

е со

стоя

ние

пред

‑пр

ияти

я (I

V т

ип)

3 >

СО

С +

КЗ

Хар

акте

ризу

ется

нед

оста

точн

ость

ю ф

инан

совы

х ре

сурс

ов д

ля ф

инан

сиро

вани

я не

обхо

димы

х за

трат

и

фор

миро

вани

я за

пасо

в2.

2. К

оэф

фиц

иент

ы ф

инан

сово

й ус

той

чиво

сти

пред

прия

тия

Коэф

фиц

иент

соо

тнош

ения

заем

ных

и со

бств

енны

х ср

едст

вK

ЗС =

ЗК

÷ С

КП

оказ

ыва

ет, к

акая

час

ть д

еяте

льно

сти

фин

анси

рует

ся за

сче

т со

бств

енны

х ср

едст

в (С

К), а

как

ая –

за с

чет

заем

ных

(ЗК)

.Н

орма

: KЗС

≤ 1

. Чем

знач

ение

вы

ше,

тем

бол

ьше

у ор

гани

заци

и до

лгов

ых

обяз

ател

ьств

, тем

вы

ше

риск

ба

нкро

тств

аКо

эфф

ицие

нт м

анев

ренн

ости

соб

стве

н‑ны

х об

орот

ных

сред

ств

Kма

невр

= С

ОС

÷ С

КП

оказ

ыва

ет, к

акая

час

ть с

обст

венн

ых

сред

ств

орга

низа

ции

влож

ена

в на

ибол

ее м

обил

ьны

е ак

тивы

.Н

орма

: Kма

невр

≥ 0

,5. Ч

ем зн

ачен

ие в

ыш

е, т

ем б

ольш

е у

орга

низа

ции

возм

ожно

стей

ман

еври

рова

ть с

обст

‑ве

нны

ми ср

едст

вами

Око

нча

ние

таб

л. 1

Пок

азат

ель

Фор

мул

а ра

счет

аП

оясн

ение

Коэф

фиц

иент

авт

оном

ии, и

ли ф

инан

со‑

вой

неза

виси

мост

иK

авт =

СК

÷ И

БХ

арак

тери

зует

дел

овую

акт

ивно

сть

орга

низа

ции,

пок

азы

вая

долю

сред

ств

собс

твен

ника

, вло

жен

ную

в

общ

ую с

тоим

ость

им

ущес

тва

(ИБ)

. Име

ет в

ажно

е зн

ачен

ие д

ля к

реди

торо

в, т

ак к

ак о

пред

еляе

т ст

епен

ь их

рис

ка н

а вл

ожен

ный

в ор

гани

заци

ю к

апит

ал.

Нор

ма: K

авт ≥

0,5

. Коэ

фф

ицие

нт м

ожет

бы

ть и

мен

ьше,

есл

и дл

я ра

сшир

ения

про

изво

дств

а пр

ивле

чены

до

лгос

рочн

ые

ссуд

ы.

Чем

выш

е до

ля с

обст

венн

ого

капи

тала

в о

бщем

объ

еме

прив

лече

нны

х ре

сурс

ов, т

ем в

ыш

е ф

инан

сова

я не

зави

симо

сть

орга

низа

ции,

его

фин

ансо

вая

усто

йчив

ость

и с

таби

льно

сть

Коэф

фиц

иент

обе

спеч

енно

сти

собс

т‑ве

нны

ми о

боро

тны

ми ср

едст

вами

Kоб

еспе

ч = С

ОС

÷ З

Опр

едел

яетс

я ка

к от

нош

ение

вел

ичин

ы с

обст

венн

ых

обор

отны

х ср

едст

в к

вели

чине

запа

сов

и за

трат

(З

) и п

оказ

ыва

ет н

алич

ие с

обст

венн

ых

обор

отны

х ср

едст

в, н

еобх

одим

ых

для

обес

пече

ния

фин

ансо

вой

усто

йчив

ости

пре

дпри

ятия

.Н

орма

: Kоб

еспе

ч ≥ 0

,1Ко

эфф

ицие

нт п

окры

тия

инве

стиц

ийK

покр

. инв

= (С

К +Д

О) ÷

ИБ

Хар

акте

ризу

ет д

олю

соб

стве

нног

о ка

пита

ла (С

К) и

дол

госр

очны

х об

язат

ельс

тв (Д

О) в

общ

ей с

умме

акт

и‑во

в ор

гани

заци

и.Н

орма

: око

ло 0

,9, к

рити

ческ

ое ≤

0,7

53.

Оце

нка

рент

абел

ьнос

ти

Рент

абел

ьнос

ть с

овок

упно

го к

апит

ала

R общ =

БН

÷ И

БН

аход

ят к

ак о

тнош

ение

бал

ансо

вой

приб

ыли

(БП

) к ср

едне

й ст

оимо

сти

имущ

еств

а ор

гани

заци

и (И

Б)Ре

нтаб

ельн

ость

соб

стве

нног

о ка

пита

лаR C

K =

ЧП

÷ С

КП

редс

тавл

яет

собо

й от

нош

ение

чис

той

приб

ыли

(ЧП

) к ср

едне

й ве

личи

не с

обст

венн

ого

капи

тала

Рент

абел

ьнос

ть за

емно

го к

апит

ала

R ЗК =

ЧП

÷ З

КО

пред

еляе

тся

как

отно

шен

ие ч

исто

й пр

ибы

ли к

сред

ней

вели

чине

заем

ного

кап

итал

а (З

К)Ре

нтаб

ельн

ость

про

даж

R прод

аж =

ПР

÷ В

Хар

акте

ризу

ет п

рибы

ль о

рган

изац

ии, п

рихо

дящ

уюся

на

1 р.

ее

обор

ота,

и о

пред

еляе

тся

как

отно

шен

ие

приб

ыли

от

реал

изац

ии (П

Р) к

вы

ручк

е (В

) (бе

з НДС

и а

кциз

ов)

Рент

абел

ьнос

ть п

роиз

водс

тва

R пр‑в

а = В

П ÷

СС

Опр

едел

яетс

я ка

к от

нош

ение

вал

овой

при

были

(ВП

) к п

олно

й се

бест

оимо

сти

прод

укци

и (С

С)

Рент

абел

ьнос

ть о

снов

ной

деят

ельн

ости

R осн.

дея

т = П

Р ÷

(Зпр

+сб)

Опр

едел

яетс

я ка

к от

нош

ение

при

были

от

реал

изац

ии к

затр

атам

на

прои

звод

ство

и с

быт

прод

укци

иРе

нтаб

ельн

ость

чис

тых

акти

вов

R ЧА =

ЧП

÷ Ч

АО

пред

еляе

тся

как

отно

шен

ие ч

исто

й пр

ибы

ли к

чис

тым

акти

вам

(ЧА

)П

ерио

д ок

упае

мост

и ка

пита

лаП

ОК =

СК

÷ Ч

ПО

пред

еляе

тся

как

отно

шен

ие ср

едне

й ве

личи

ны с

обст

венн

ого

капи

тала

к ч

исто

й пр

ибы

ли4.

Оце

нка

дело

вой

акт

ивно

сти

Общ

ий к

оэф

фиц

иент

обо

рачи

ваем

ости

ка

пита

лаK

Ооб

щ =

В ÷

ИБ

Опр

едел

яетс

я ка

к от

нош

ение

вы

ручк

и от

реа

лиза

ции

прод

укци

и (В

) к и

тогу

бал

анса

(ИБ)

(с

тоим

ости

им

ущес

тва)

Коэф

фиц

иент

обо

рачи

ваем

ости

соб

ст‑

венн

ых

сред

ств

KО

СС =

В ÷

СК

Опр

едел

яетс

я ка

к от

нош

ение

вы

ручк

и от

реа

лиза

ции

прод

укци

и (В

) к в

елич

ине

собс

твен

ных

сред

ств

орга

низа

ции

(СК)

Коэф

фиц

иент

обо

рачи

ваем

ости

деб

и‑то

рско

й за

долж

енно

сти

KО

ДЗ =

В ÷

ДЗ

Хар

акте

ризу

ет к

олич

еств

о об

орот

ов, к

отор

ые

сове

ршае

т де

бито

рска

я за

долж

енно

сть

(ДЗ)

орг

аниз

ации

за

рас

смат

рива

емы

й пе

риод

Сос

тавл

ено

по: [

2. С

. 739

−761

; 3. С

. 118

−152

; 4. С

. 133

−158

; 8. С

. 96−

99].



Одними из наиболее популярных и результативных качественных методов оценки финансовых рисков являются:

• метод использования аналогов, применяемый в случае отсутствия доступа к дру‑гим методам; отличается субъективизмом, так как большое значение имеют знания и опыт риск‑менеджера;

• метод экспертных оценок, применяемый при необходимости решения сложных, нестандартных ситуаций, а также когда отсутствует необходимая информация для ко‑личественной оценки рисков; в этом случае мнение эксперта считается определяющим.

Заключительный этап оценки рисков – это согласование стоимости выявленных рисков с руководством организации. Итоговое ранжирование рисков оптимально проводить с учетом мнения руководства или после его согласования. Данный этап оценки может быть проведен заочно (например, по электронной почте) и очно (на‑пример, с помощью комитетов по управлению рисками). Создавать такие комитеты необходимо ежегодно перед началом бюджетного процесса, а на промежуточных эта‑пах (например, раз в квартал) организовывать заочное согласование. Согласованная с руководством стоимость рисков сравнивается с сумой расходов на мероприятия по их управлению. Если первая превышает вторую, риски должны быть приняты орга‑низацией.

Форма для расчета стоимости рисков организации и мероприятий по управлению ими представлена в табл. 2.

Таблица 2Расчет стоимости рисков организации и мероприятий по управлению ими

Риск Фактор Возможный ущерб, р.

Вероятность реализации

риска, %

Стоимость риска, р.

(гр. 3 × гр. 4)

Мероприятия по управлению

риском

Стоимость мероприятий, р.

1 2 3 4 5 6 7… … … … … … …N N N N N N N

Составлено по данным справочной системы «Финансовый директор». URL: http://www.1fd.ru.

Данная форма призвана помочь в определении необходимых действий для нивели‑рования выявленных рисков.

Мониторинг и переоценка финансовых рисковРуководство организации должно правильно выбирать приоритеты и устанавли‑

вать оптимальный для нее порядок переоценки финансовых рисков, что позволит оп‑тимизировать расходы на их управление.

Так, в задачи эффективного управления финансовой деятельностью организации в условиях рисков включается задача их переоценки и корректировки под них бюджета. Для этого необходимо все финансовые риски, свойственные организации, разделить на группы по срочности оценки:

• финансовые риски, общие для организации (по ключевым процессам в целом);• финансовые риски отдельных подразделений организации;• финансовые риски внедрения важных изменений (например, риски, связанные

с реорганизацией бизнеса, с серьезными технологическими изменениями);• остаточные финансовые риски.Оценка общих финансовых рисков организации целесообразна для выявления

и оценки угроз, затрагивающих все подразделения организации. При этом необходи‑мо согласовывать данные риски на уровне собственников бизнеса (например, совета директоров) один раз в год после завершения стратегического планирования и перед формированием детального бюджета на год.



Рисками необходимо управлять системно, поэтому стоит регламентировать этот процесс, установить сроки его выполнения и заинтересовать в нем руководство орга‑низации.

Начальная оценка рисков должна проводиться на основе стратегического планиро‑вания, которое обеспечивает долгосрочные целевые ориентиры, а предполагаемые ме‑роприятия по минимизации рисков и расходы на них следует учитывать в бюджетном планировании. Такой подход позволит:

• уйти от формальной оценки рисков ввиду наличия взаимосвязи между планируе‑мыми мероприятиями и бюджетами подразделений, что повлияет на возможность до‑стижения поставленных на период целей;

• повысить качество финансового планирования в части минимизации вероятно‑сти дальнейших незапланированных расширений бюджета организации.

Финансовыми рисками отдельных подразделений организации считаются те, кото‑рые находятся в зоне ответственности подразделений. Оценивать их нужно регулярно и с участием сотрудников данных подразделений (участков). Частота оценки зависит от скорости изменений. Такой подход позволяет своевременно определиться с опера‑тивными мероприятиями в рамках бюджета или инициировать увеличение его расход‑ной части (например, перенос средств из других статей).

Финансовые риски, связанные с внедрением важных изменений, необходимо оцени‑вать перед формированием плана проекта, включающего бюджет и подробное опи‑сание технической реализации. Подобными рисками могут быть риски, связанные с реализацией крупных инвестиционных проектов, покупкой (продажей) бизнеса или серьезными технологическими изменениями.

Оценка остаточного финансового риска индивидуальна для каждой отдельной ор‑ганизации. В зависимости от ее размеров и критичности первоначально выявленных рисков длительность мониторинга и переоценки может составлять от нескольких ча‑сов до одной–двух недель. В этом случае за анализ и расчеты отвечают риск‑менеджеры, специалисты других подразделений не привлекаются [10. С. 196−220].

Методика такой оценки аналогична первичной, но обязательно учитывается си‑туация прошедшего периода и реализованные мероприятия по минимизации риска. Переоценку проводят на основании статистических данных подразделений организа‑ции – держателей рисков. Полученные результаты сообщаются руководству организа‑ции в письменной форме, в исключительных случаях проводится внеочередное очное собрание комитета по рискам.

Начинать мониторинг и переоценку рисков необходимо с поквартальной переоцен‑ки существенных рисков. В дальнейшем возможно продление сроков переоценки в за‑висимости от жизненного цикла процессов организации, ее динамичности и других внешних и внутренних факторов. Следует соотносить затраченное всеми участника‑ми процесса время и полученный результат. Оценка рисков также не должна занимать время, соразмерное основной деятельности организации.

В процессе проведения оценки финансовых рисков применяется сценарный ана-лиз, позволяющий максимально точно предусмотреть в бюджете сумму на покрытие предполагаемых убытков. Так, возможны следующие сценарии реализации рисковых событий для организации:

• пессимистичный (максимальные потери);• наиболее вероятный (наиболее реальный – средний риск);• оптимистичный (ущерб минимален или отсутствует).Для консолидации данных сценариев и определения наиболее вероятного ущерба

необходимо:• оценить вероятность реализации каждого сценария, при этом достаточно экс‑

пертной оценки (как и для прогноза вероятного ущерба в рамках каждого сценария),



полученной с учетом внутренних и внешних условий работы организации в кратко‑срочной перспективе (к примеру, на срок утверждения бюджета – один финансовый год);

• на основании сумм прогнозируемого ущерба (в трех сценариях) и вероятностей их реализации рассчитать наиболее ожидаемое значение убытка, если рисковое собы‑тие произойдет.

Сценарии развития рисковых событий можно зафиксировать в следующей форме (табл. 3).

Таблица 3Сценарии развития рисковых событий

п/п Риск Фактор

Сценарий Средний ущерб, тыс. р.

((гр. 4 + гр. 6 + + гр. 8) / гр. 3)

Пессимистичный Наиболее вероятный ОптимистичныйУщерб, тыс. р.

Вероят‑ность, %

Ущерб, тыс. р.


Ущерб, тыс. р.


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

… … … … … … … … … …

N N N N N N N N N N


В случае отсутствия единой суммы ущерба можно ориентироваться на три сцена‑рия, у каждого из которых будут свой ущерб и вероятность возникновения. На основа‑нии этих данных необходимо рассчитать ожидаемое значение риска:

o

1

,i ii

R P U=

= ×∑ç

(3)

где Ro – ожидаемое значение риска, р.; i – номер сценария от 1‑го до 3‑го (оптимистич‑ный; наиболее вероятный; пессимистичный), ед.; Pi – прогнозируемая вероятность ре‑ализации i‑го сценария, ед. (экспертная оценка), сумма вероятностей сценариев равна 1 (100%); Ui – прогнозируемый ущерб в случае реализации риска по i‑му сценарию, р. (экспертная оценка).

В ходе оценки возможных убытков при реализации рискового события предстоит учесть погрешность – отклонение от средней суммы ущерба в трех сценариях:

( )2

1o ,

1

ni si

U UU

n=

−=

−∑

(4)

где Uo – отклонение от средней суммы ущерба, р.; i – номер сценария от 1‑го до 3‑го (оптимистичный; наиболее вероятный; пессимистичный), ед.; n – количество сцена‑риев, ед.; Ui – прогнозируемый ущерб в случае реализации риска по i‑му сценарию, р. (экспертная оценка); Us – среднее значение ущерба по трем сценариям, р.

Отклонение от средней суммы ущерба показывает диапазон, в рамках которого распределятся возможные значения оценок финансового риска. Далее можно опреде‑лить его итоговую оценку. Вариант итоговой оценки зависит от выбора руководства организации.

Во избежание избыточных резервов итоговую оценку финансовых рисков следу‑ет рассчитывать как разницу между ожидаемым значением риска и отклонением от средней суммы ущерба. Для наиболее критичной оценки риска необходимо увеличить ожидаемое значение ущерба на размер отклонения. Полученное значение будет пока‑зывать неблагоприятный вариант из наиболее вероятных – итоговую оценку финансо‑вого риска.



Если организация управляет множеством финансовых рисков, то при проведении оценки целесообразно ранжировать исследуемые риски: чем больше итоговая оценка, тем выше ранг, т. е. 1 – самый высокий ранг (табл. 4).

Таблица 4Определение ранга финансового риска организации

п/п Риск Ожидаемое значение

оценки риска, тыс. р.Отклонение от средней суммы ущерба, тыс. р.

Итоговая оценка риска, тыс. р. (гр. 3 + гр. 4)

Ранг риска, балл

1 2 3 4 5 6… … … … … …N N N N N N


Риски, имеющие наивысший ранг, предстоит минимизировать в первую очередь.При оценке ожидаемого ущерба погрешность (возможное отклонение от суммы

убытка) может быть обоснованно исключена из расчетов:• если организация ограничена в средствах и не может себе позволить дополни‑

тельный запас (резерв на сумму отклонения) на возмещение убытков от реализации рисковых событий;

• если финансовый риск для основной деятельности организации является незна‑чительным.

Следует также учитывать, что если эксперты затрудняются спрогнозировать точную вероятность реализации того или иного сценария или рассматривают сценарии как рав‑новероятные, то риск можно оценить по упрощенной схеме, т. е. без учета вероятности их реализации. Однако в этом случае результат будет иметь некоторую погрешность.

Таким образом, оценка финансовых рисков является одним из первоочередных эта‑пом процесса управления ими. От качества проведения оценки рисков зависят не толь‑ко текущее финансовое положение организации, но и ее стратегические позиции.

Источники1. Абчук В. А. Риски в бизнесе, менеджменте и маркетинге. СПб. : Изд‑во Михайло‑

ва В. А., 2006.2. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов : пер. с англ. М. :

Олимп‑Бизнес, 1997.3. Бригхэм Ю., Эрхардт М. Финансовый менеджмент : пер. с англ. / под ред. Е. А. До‑

рофеева. 10‑е изд. СПб. : Питер, 2007.4. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами : пер. с англ. М. : Финансы и ста‑

тистика, 1996.5. Домащенко Д. В., Финогенова Ю. Ю. Управление рисками в условиях финансовой

нестабильности. М. : Магистр : ИНФРА‑М, 2010.6. Крышкин О. Настольная книга по внутреннему аудиту: риски и бизнес‑процес‑

сы. М. : Альпина паблишер, 2013.7. Парамонов Я. В. Минимизация финансовых рисков на основе использования не‑

финансовых показателей // Финансы и кредит. 2005. 8 (176). С. 84−87.8. Пионткевич Н. С. Управление финансами хозяйствующего субъекта и финансо‑

выми рисками. Екатеринбург : Изд‑во АМБ, 2015.9. Прозоровская Л. В., Бацких Л. В. Исследование процесса оценки финансовых ри‑

сков // Финансы и кредит. 2006. 33 (237). С. 57−63.10. Холмс Э. Риск‑менеджмент : пер. с англ. М. : Эксмо, 2007.11. Ченг Ф. Ли., Финнерти И. Дж. Финансы корпораций: теория, методы и практи‑

ка : пер. с англ. М. : ИНФРА‑М, 2000.



A Methodological Approach to Assessment of Financial Risks of an Organization

by Nadezhda S. Piontkevich

Business activities are associated with financial risks, the management of which is considered ob‑ligatory to maintain sustainable and efficient functioning of an organization. Under or overestimation of financial risks can lead to financial losses, that is why the quality of financial risk assessment directly influences the success of an organization’s risk management. The article presents the author’s treatment of the concept “financial risk”; the grouping of financial operations by the sphere of risks; the author’s approach to the financial risk assessment, which encompasses two consecutive stages (calculation of damage and probability of its emergence after identification of a risk event; monitoring and revaluation of financial risks as well as the calculation of their residual value); methods of qualitative and quantitative assessment of financial risks; scenario analysis of financial risk assessment.

Keywords: financial risk; assessment of financial risks; financial losses; analysis of financial state; assessment of solvency and liquidity; assessment of financial sustainability; profitability assessment; as‑sessment of economic activity.

References:1. Abchuk V. A. Riski v biznese, menedzhmente i marketinge [Risks in business, management and

marketing]. Saint Petersburg: V. A. Mikhaylov’s Publishing House, 2006. 2. Brealey R. Printsipy korporativnykh finansov [Principles of corporate finance]. Moscow: Olymp‑

Business Publ., 1997.3. Brigham E. F., Ehrhardt M. C. Finansoviy menedzhment [Financial management]. Saint Peters‑

burg: Piter publ., 2007.4. Van Horn J. C. Osnovy upravleniya finansami [Fundamentals of financial management]. Moscow:

Finansy i statistika Publ., 1996. 5. Domashchenko D. V., Finogenova Yu. Yu. Upravlenie riskami v usloviyakh finansovoy nestabil’nosti

[Risk management in conditions of financial instability]. Moscow: Magistr Publ., INFRA‑M Publ., 2010.6. Kryshkin O. Nastol’naya kniga po vnutrennemu auditu: riski i biznes-protsessy [Handbook on in‑

ternal audit: risks and business processes]. Moscow: Alpina Publisher, 2013. 7. Paramonov Ya. V. Minimizatsiya finansovykh riskov na osnove ispol’zovaniya nefinansovykh

pokazateley [Keeping financial risks to a minimum using non‑financial indicators]. Finansy i kredit – Fi-nance and Credit, 2005, no. 8 (176), pp. 84−87.

8. Piontkevich N. S. Upravlenie finansami khozyaystvuyushchego subyekta i finansovymi riskami [Management of finances of organization and financial risks]. Yekaterinburg: AMB Publ., 2015.

9. Prozorovskaya L. V., Batskikh L. V. Issledovanie protsessa otsenki finansovykh riskov [The study of the process of financial risks assessment]. Finansy i kredit – Finance and Credit, 2006, no. 33 (237), pp. 57−63.

10. Holmes A. Risk menedzhment [Risk‑management]. Moscow: Eksmo Publ., 2007. 11. Cheng F. Lee, Finnerti J. E. Finansy korporatsiy: teoriya, metody i praktika [Corporate finance:

Theory, method, and applications]. Moscow: INFRA‑M Publ., 2000.Contact Info:Nadezhda S. Piontkevich, Cand. Sc. (Econ.), Associate Prof. of Financial Management Dept.Phone: (343) 221‑27‑92e‑mail: [email protected]



ШИШКИН Андрей Валерьевич

Заместитель генерального директора

ООО «РСК „Уралспецстрой“»620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. Фрунзе, 96, офис 715Контактный телефон: (343) 220-38-21e-mail: [email protected]

Теоретический анализ финансовой устойчивости хозяйствующих субъектов

В результате исследования подходов к детерминации таких экономических категорий, как «финансовая устойчивость» и «платежеспособность субъектов финансовохозяйственной деятельности», предложена авторская трактовка понятия «финансовая устойчивость». С точки зрения автора, «финансовая устойчивость» представляет собой синтезированную категорию, отражающую множество характеристик финансовохозяйственной деятельности экономического субъекта, среди которых основное значение имеют платежеспособность, прибыльность, ликвидность балансовых активов, кредитоспособность и т. д. Финансовые характеристики и показатели субъекта рассматриваются в совокупности, с учетом внешних и внутренних рисков, что позволяет сформировать комплексную и более объективную оценку реального уровня финансовой устойчивости предприятия.

JEL classification: G30, G31

Ключевые слова: финансовохозяйственная деятельность; финансовая устойчивость; платежеспособность; ликвидность; кредитоспособность; прибыль; финансовые риски.

Система хозяйствования в советском государстве строилась на административно‑командных принципах управления. Государственный аппарат не допускал того,

чтобы предприятие оказалось в положении несостоятельности, несмотря на низкую эффективность производства. Государство для восполнения недостатка оборотных средств выделяло хозяйствам отраслевые финансовые ресурсы, списывало просрочен‑ную задолженность предприятий перед кредитными организациями, предоставляло бюджетные ассигнования на финансирование капитальных вложений.

В условиях перехода к рыночной экономике одной из наиболее важных экономи‑ческих проблем является решение вопросов, связанных с финансовой устойчивостью предприятий, определением границ устойчивости и прочих составляющих ее элемен‑тов. Это обусловлено тем, что финансовая устойчивость хозяйствующего субъекта должна характеризоваться таким состоянием финансовых ресурсов, которое отвечает потребностям производства и соответствует требованиям рынка.

Здесь необходим баланс, поскольку ситуация, при которой наблюдается недоста‑точная финансовая устойчивость, может привести к неплатежеспособности предприя‑тия и к отсутствию у него средств для развития производства. В свою очередь, излишек финансовых ресурсов непременно будет препятствовать развитию производства, отя‑гощая предприятие затратами, связанными с избыточными запасами и резервами [1].

Более того, вопросы рационального использования финансовых ресурсов и повы‑шения финансовой устойчивости приобретают особую актуальность на фоне тех нега‑тивных процессов, которые наблюдались в экономической жизни России в последние 10−15 лет. С переходом к рыночным отношениям на хозяйствующие субъекты была ©

Шиш

кин

А. В

., 20

16



возложена юридическая ответственность за использование находящихся в его распо‑ряжении финансовых ресурсов, за исполнение публичных и частных финансовых обя‑зательств, за экономические результаты их деятельности в целом. В данном случае это нашло отражение в совокупности нормативно‑правовых актов, регулирующих пред‑принимательские отношения, отношения, связанные с несостоятельностью (банкрот‑ством), и т. д.

Обратимся к сущности экономической категории «финансовая устойчивость». В на‑уке используется множество подходов к определению данной категории. Как правило, они построены на системном познании, т. е. финансовая устойчивость рассматривается во взаимосвязи с другими экономическими категориями. Особенностью в данном слу‑чае является то, что в их безграничной совокупности нет прямой противоположности. Иными словами, при исследовании и конкретизации данной категории противопостав‑ление позиций прослеживается не в целом, а лишь в границах критериальных групп.

Систематизируем научные подходы к интерпретации финансовой устойчивости в разрезе критериальных групп.

Первая критериальная группа построена на рассмотрении научной природы кате‑гории «финансовая устойчивость».

Профессор Л. В. Давыдова, исходит из того, что «финансовая устойчивость» – кате‑гория общеэкономическая. Она апеллирует к тому, что существенные различия меж‑ду общей и финансовой устойчивостью предприятия отсутствуют [5]. В этой связи ею предложено понятие «рыночная устойчивость», которая находится во взаимосвязи с конкурентоспособностью производимой продукции, с потенциальными возможно‑стями предприятия и его положением на рынке. Способность организации успешно развиваться в условиях постоянного изменения ситуации во внешней и внутренней сфере ее деятельности является показателем рыночной устойчивости. Прирост прибы‑ли, внедрение инноваций, оптимизация финансовых процессов обеспечивают финан‑совую основу для самофинансирования деятельности предприятия в рыночной среде, для осуществления процесса расширенного воспроизводства.

Приверженцы данного подхода сходятся в том, что как общая экономическая кате‑гория финансовая устойчивость предприятия отражает обеспеченность предприятия финансовыми ресурсами. Любое предприятие, которое осуществляет производствен‑ную и коммерческую деятельность, вступает в публичные и частные отношения в пер‑вом случае с фискальными органами, о втором случае с другими субъектами, в том числе с поставщиками, потребителями, работниками.

В этом же ключе разрабатывают проблемы обеспечения финансовой устойчивости В. М. Родионова и М. А. Федотова. Они отмечают, что в классификации видов устойчи‑вости хозяйствующих субъектов необходимо учитывать влияние общеэкономических факторов [7]. Основываясь на этом, они выделяют внутреннюю и внешнюю устойчи‑вость как факторы, определяющие состояние производственно‑экономической среды – внутренней и внешней.

В целях обеспечения общей устойчивости в условиях рыночных отношений от предприятия требуется стабильность получения выручки, которая будет достаточ‑ной по своим объемам для выполнения платежных обязательств перед публичными и частными субъектами: государства, поставщиков, кредиторов, работников и др. От предприятия требуется также стабильность получения прибыли, поскольку стабильно образующееся превышение доходов над расходами имеет результирующим действием финансовую устойчивость данного субъекта предпринимательской деятельности.

Б. Коласс исходит из того, что «финансовая устойчивость» – категория сугубо фи‑нансовая. Он апеллирует к тому, что финансовая устойчивость должна рассматривать‑ся не в разрезе хозяйственной деятельности предприятия в целом, а во взаимосвязи и во взаимообусловленности с его финансовой деятельностью [15].



Некоторые деятели науки справедливо утверждают, что верное понимание сущно‑сти финансовой деятельности возможно только в контексте ее принадлежности к ба‑зисным или надстроечным отношениям.

При системе государственного управления, основанной на административно‑ко‑мандных принципах, когда государство на всех уровнях и в полном объеме распоряжа‑лось финансовыми ресурсами, очевидно было, что финансовая деятельность относит‑ся к надстроечной категории, поскольку она является прерогативой государства.

Теперь в науке превалирует мнение, что финансовая деятельность относится к эко‑номическому базису. Данная точка зрения основывается на понимании того, что фи‑нансовая деятельность является элементом расширенного воспроизводства, так как она обслуживает производственный процесс.

Вместе с тем нужно отметить, что существует диалектическая взаимообусловлен‑ность финансовой деятельности, которая выражает базисные отношения и государ‑ства как надстройки. Видный деятель отечественной финансовой науки профессор Э. А. Вознесенский писал по этому поводу: «Производственные отношения, образуя экономический базис общества, существуют объективно, но отнюдь не независимо от надстройки общества. Оно организует новые экономические отношения по пово‑ду образования этих источников в виде различных налогов, других государственных доходов, от характера и структуры этих отношений зависит судьба предприятий, их финансовая состоятельность» [3].

Позиция автора статьи строится на том, что содержание финансовой деятельности выражается в финансовых ресурсах и находит проявление в финансовых отношениях. В свою очередь, финансовые отношения определяются сущностью, функциями и при‑родой публично‑территориального образования, коим является государство, а также социальными и экономическими отношениями соответствующей экономической фор‑мации. В экономике, основанной на рыночных принципах, финансовые отношения стали тем инструментом, который позволяет адаптировать и приспособить организа‑цию к новым условиям воспроизводства капитала в целом, к новациям, происходящим в ее внутренней и внешней жизни. Здесь нужно понимать, что финансовая деятель‑ность частного субъекта (организации) не может находиться в противоречии с финан‑совой деятельностью публичного субъекта (государства), поскольку они направлены к единому результирующему действию – росту национального благосостояния.

В этом свете финансовая устойчивость предстает достаточно сложной комбинаци‑ей роста ценности капитала и финансового равновесия, которая обеспечивается раци‑ональным использованием всех видов ресурсов: материальных, трудовых, технических. Финансовое равновесие и рост ценности капитала существуют в органическом единст‑ве, что указывает на недопустимость их рассмотрения в изолированности друг от дру‑га. Так, любой хозяйствующий субъект задействует в качестве неотделимого структур‑ного элемента своего хозяйственного механизма сложные финансово‑экономические образования, формы и явления, которые становятся важным фактором стабильного и динамичного развития производства. Таким образом, сложная и многообразная со‑вокупность проблем, относящихся к процессу повышения финансовой устойчивости, требует максимального проявления всех без исключения элементов, из которых скла‑дываются функции управления современным предприятием, по критериям конкрет‑ности, организованности и рациональности.

Вторая критериальная группа опирается на фактор времени.Согласно позиции А. Д. Шеремета, финансовое состояние хозяйствующего субъек‑

та проявляется в его платежеспособности, а именно: в способности в текущий момент удовлетворить платежные требования, предъявляемые поставщиками товаров, работ и услуг в соответствии с заключенными хозяйственными договорами; в способно‑сти погашать текущие кредитные обязательства, финансировать выплату заработной



платы рабочим и служащим, исполнять налоговые и прочие финансовые обязательства публичного характера [12].

Приверженцы другого подхода считают, что «финансовая устойчивость» – это именно та категория, которая непосредственным образом характеризует финансовое состояние (положение) любого субъекта экономических отношений не конкретно в те‑кущем моменте, а в перспективе. Иными словами, это способность обеспечить необхо‑димое состояние на протяжении всего жизненного цикла предприятия.

О. В. Грищенко отмечает, что финансовая устойчивость есть способность органи‑зации финансировать свою деятельность, поскольку характеризует его финансовое состояние (обеспеченность финансовыми ресурсами, необходимыми предприятию для нормального функционирования; целесообразность размещения финансовых ре‑сурсов; эффективность использования финансовых ресурсов), а также предопределя‑ет финансовые взаимоотношения с другими субъектами, как осуществляющими, так и не осуществляющими предпринимательскую деятельность [4].

Таким образом, финансовая устойчивость является важнейшим фактором дело‑вой активности и надежности предприятия, поскольку она определяет конкурен‑тоспособность предприятия и его потенциал в деловом сотрудничестве, выступает гарантом эффективной реализации экономических интересов всех участников хозяй‑ственной деятельности, как самого предприятия, так и его партнеров, в долгосрочной перспективе. В свою очередь, устойчивое положение предприятия является резуль‑татом умелого управления всей совокупностью производственных и хозяйственных факторов, определяющих результаты деятельности предприятия в прошлом, настоя‑щем и будущем.

Стоит отметить, что в науке используется и смешанный подход. Согласно позиции Г. В. Савицкой, финансовое состояние организации характеризуется системой показа‑телей, которые призваны отразить состояние капитала в процессе его кругооборота, а также способностью субъекта хозяйствования на фиксированный момент времени финансировать свою деятельность [8]. В связи с этим приводится несколько мнений относительно финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта. В первом случае финансовая устойчивость рассматривается перспективно – как способность хозяйст‑вующего субъекта функционировать и развиваться, как способность в изменяющейся внутренней и внешней среде сохранять состояние равновесия своих активов и пасси‑вов, которое будет на протяжении жизненного цикла предприятия гарантировать его инвестиционную привлекательность в границах допустимого уровня риска, а также постоянную платежеспособность. Во втором случае финансовая устойчивость хозяй‑ствующего субъекта выражается в текущей способности конкретного предприятия своевременно и в полном объеме производить необходимые платежи, финансировать свою деятельность на расширенной основе, претерпевать непредвиденные потрясения и поддерживать свою платежеспособность.

Третья критериальная группа опирается на фактор состояния внешней среды.Например, А. Ю. Юданов при разработке проблем, связанных с финансовой устой‑

чивостью, ориентируется на иное характеризующее свойство финансовой деятельнос‑ти хозяйствующего субъекта – финансовую стабильность. Иными словами, коренным признаком устойчивости считается отношение стабильного положения организации к различного рода экономическим потрясениям. Далее он приходит к идее, что устой‑чивость есть внутренняя характеристика субъекта хозяйствования, сводящаяся к его способности оказаться в привилегированном, относительно менее уязвимом, положе‑нии во время кризисов, к способности удачно преодолевать длительные негативные явления в экономической жизни [14].

Идеологически близко строится и позиция Г. В. Савицкой. Дуализм относительно проявления финансовой устойчивости во времени имеет важную оговорку: финансовая



устойчивость – это свойство, проявляющееся на протяжении всего жизненного цикла субъекта предпринимательства вне зависимости от фазы экономического цикла, а так‑же свойство, проявляющееся в текущем моменте – в условиях негативной экономиче‑ской обстановки.

Четвертая критериальная группа выражается в различиях сценарной реализации.Жизненный цикл предприятия может развиваться по нескольким сценариям. Тра‑

диционно сценарная номенклатура включает в себя не менее двух сценариев: оптими‑стичный и пессимистичный.

Разность позиций сводится к отличию взглядов на результирующий эффект от управления финансовой устойчивостью. Взгляды представителей научного сообщест‑ва разнятся относительно того, на что должно быть направлено управление финансо‑вой устойчивостью: на обеспечение оптимистичного сценария развития предприятия (рост) или на недопущение исполнения пессимистичного сценария (банкротство).

Сторонники первого подхода концентрируют внимание на критерии прибыльно‑сти хозяйствующего субъекта как основного показателя финансовой устойчивости. В целом с их позицией нельзя не согласиться, ведь, если исходить из теоретических и нормативных положений, основная цель предпринимательства сводится именно к извлечению прибыли. Представляя собой основную часть чистого дохода, она явля‑ется основополагающей категорией хозяйственной практики и экономической теории. Иными словами, простейшим знаменателем, к которому можно привести мотивацию любого экономического субъекта, его любого действия, реализуемого в сфере эконо‑мики, является получение прибыли. Следовательно, прибыль, которую извлекает эко‑номический субъект, можно рассматривать в качестве параметра, характеризующего финансовую устойчивость.

Более того, стоит напомнить, что количественно прибыль измеряется как разница между выручкой и издержками производства, поэтому в комплексной форме прибыль отражает результат финансово‑экономической деятельности. В свою очередь, ее дина‑мика аккумулирует рост объема реализованной продукции, экономию себестоимости и эффект от повышения ее качества. Всякая коммерческая организация создается для производства прибыли, ибо в этом ракурсе хозяйствующий субъект предстает объек‑том, исходной точкой, где консолидируется акционерный капитал и обеспечивается его прирост. Производство прибыли особый технологический процесс, который предстает как производственно‑хозяйственная деятельность со свойственными ей обустройст‑вом и элементами. В течение производственно‑хозяйственной жизни предприятие мо‑жет оказываться в ситуации, когда оно производит убыток, но это временное явление, которое в перспективе возымеет обратное действие либо остановит его жизнедеятель‑ность, что лишь подтверждает сущность предприятия как производителя прибыли. Производя прибыль, предприятие осуществляет приращение капитала и повышает способность к исполнению своих обязательств [10].

В условиях экономической нестабильности регулирование процесса формирова‑ния собственного капитала субъекта предпринимательства, который повышает его финансовую устойчивость, приобретает особое значение. Одним из главных струк‑турных элементов собственного капитала является уставный капитал, позволяющий определить зависимость между собственным капиталом и тем объемом денежных средств, которые участвуют в воспроизводственном процессе. В современных усло‑виях уставный капитал имеет самостоятельное значение и находится в значительном отрыве от совокупной стоимостной оценки внеоборотных и оборотных активов и не отражает реальных масштабов денежного оборота. Этот процесс в некоторой степе‑ни обусловлен влиянием инфляции и периодической переоценкой основных средств, которая отражается в составе добавочного капитала. Сохранение оптимальной вели‑чины уставного капитала необходимо для эмиссионной деятельности предприятий



и коммерческих организаций. Основным источником пополнения собственного капи‑тала является часть прибыли, капитализируемой в фонде накопления.

Концентрация внимания на критерии прибыли свойственна не только отечествен‑ным сторонникам данного подхода, но и зарубежным исследователям. В частности, профессор Стэнфордского университета Дж. К. Ван Хорн и профессор Университета штата Теннеси Дж. М. Вахович мл. предложили модель определения устойчивого со‑стояния фирмы [2]. Данная модель основана на использовании четырех главных пере‑менных, одной из которых является коэффициент прибыльности.

Вместе с тем возникает вопрос относительно правильности использования крите‑рия прибыли в качестве основного (главного). И здесь нам достаточно близка позиция профессора М. Н. Крейниной, с точки зрения которой критерии оценки финансового состояния хозяйствующего субъекта находятся в зависимости от экономических инте‑ресов его контрагентов [6]. Следовательно, данные о финансовом положении конкрет‑ной фирмы должны показывать, насколько она надежна как контрагент в рыночных от‑ношениях и целесообразно ли иметь отношения с ним. Однако у каждого контрагента есть свой интерес и, соответственно, свой критерий. Между тем от уровня финансовой устойчивости организации зависит степень ее экономической привлекательности для основных публичных и частных контрагентов в лице фискальных органов, акционеров, поставщиков материалов, покупателей продукции, кредитных организаций.

Для фискальных органов актуальны те показатели, которые позволят ответить на вопрос, способно ли предприятие к исполнению налоговых обязательств? Для этих ор‑ганов финансовое состояние организации характеризуется такими показателями, как балансовая прибыль; рентабельность активов; рентабельность реализации.

Для банковских кредитных организаций, выступающих поставщиками ссудного капитала, первостепенными являются готовность и способность предприятия возвра‑щать заемные средства в необходимом объеме и в установленный срок. В связи с этим рассматривается платежеспособность предприятия.

Для контрагентов по коммерческим сделкам критерием надежности выступает так‑же способность данной организации выполнить денежные и материальные обязатель‑ства.

Для акционеров приоритетны показатели прибыли, доходности капитала, объема реализации, коэффициенты выплаты дивидендов.

Сторонники второго подхода концентрируют внимание на критерии платежеспособ‑ности хозяйствующего субъекта как основного показателя финансовой устойчивости.

Так, например, согласно мнению профессоров М. А. Федотовой и Л. П. Белых, фи‑нансовая устойчивость предстает определенным состоянием счетов организации, ко‑торое гарантирует его постоянную платежеспособность [11].

Традиционно сторонники данной точки зрения подходят к определению платеже‑способности как возможности обеспечивать финансовую устойчивость за счет пол‑ного и своевременного исполнения платежных обязательств, которые образуются в результате проведения операций денежного характера – товарных, кредитных и т. д. Через платежеспособность финансовая устойчивость влияет на формы и условия ком‑мерческих сделок, а также на условия пополнения оборотных средств. В платежеспо‑собности отражается соотношение между денежными поступлениями и платежами организации [13].

Иногда позиция сторонников данной точки зрения сводится к определению пла‑тежеспособности как возможности погашать долговые обязательства организации. В этом случае платежеспособность выражается ликвидностью, которая отражает способность организации в любой момент совершать необходимые расходы. Ликвид‑ность зависит от величины задолженности, а также от структуры и объема ликвидных средств. Неспособность организации погасить свои обязательства перед кредиторами



приводит ее банкротству. В этом случае финансовая устойчивость выступает в качест‑ве препятствия к банкротству организации и обеспечивает исполнение имуществен‑ных требований при их возникновении, а также погашение всех непогашенных обяза‑тельств.

Позиция автора настоящего исследования сводится к тому, что «финансовая устой‑чивость» представляет собой синтезированную категорию, отражающую множество характеристик финансово‑хозяйственной деятельности экономического субъекта, сре‑ди которых основное значение отводится платежеспособности, прибыльности, ликвид‑ности балансовых активов, кредитоспособности. Единство и целостность элементов, формирующих финансовую устойчивость, являются стержнем финансово‑экономи‑ческого благополучия и состоятельности хозяйствующего субъекта. В финансовой устойчивости отражаются результаты деятельности хозяйствующего субъекта в сфере производства и финансов. Финансовая и экономическая устойчивость через управле‑ние оборотными средствами организации обеспечивают достижение максимального дохода на вложенный капитал. Удержание финансового равновесия, заданного ограни‑чениями финансового и экономического характера, позволяет финансовой устойчиво‑сти обеспечить оптимальный рост дохода организации с учетом ее стратегии развития.

Основываясь на данной точке зрения, автор приходит к мнению, что обеспечение финансовой устойчивости есть системный процесс финансовой деятельности хозяйст‑вующего субъекта, результирующий эффект которого выражается в способности пред‑приятия обеспечить финансовое равновесие, рост дисконтированного дохода, а так‑же погашение обязательств в срок. В свою очередь, процесс управления финансовой устойчивостью, сводится к обеспечению планового порядка роста ценности капитала для системы платежеспособности, подвергшейся влиянию возмущений и стремящейся восстановить финансовое равновесие.

В подкрепление авторской позиции рассмотрим некоторые из приведенных харак‑теристик финансово‑хозяйственной деятельности экономического субъекта.

Традиционно под платежеспособностью понимается наличие у субъекта хозяйст‑вования материальных возможностей, необходимых для своевременного погашения своих обязательств. Однако на практическом уровне можно наблюдать ситуацию, при которой компания способна погасить свои обязательства, находясь вместе с тем в оче‑видно неустойчивом финансовом и экономическом положении. Например, в случае отсутствия финансовых ресурсов в виде денежных активов на счетах или отсутствия сформированных финансовых резервов организация может обеспечить исполнение своих обязательств за счет реализации части или всех производственных и иных ак‑тивов, непосредственно используемых ею в хозяйственной деятельности. В результа‑те предприятие не сможет функционировать на прежнем уровне. Следовательно, если организация является платежеспособной, но в то же время не способной погасить обязательства, не причиняя ущерба хозяйственной деятельности, она не может быть признана устойчивой. С другой стороны, несомненным является то, что неплатежеспо‑собное предприятие заведомо неустойчиво, поэтому платежеспособность есть элемент финансовой устойчивости необходимый, но не единственный [9].

Обратимся к такой характеристике, как кредитоспособность, под которой понима‑ется максимальный объем заимствований, который может позволить себе хозяйству‑ющий субъект в текущий период.

Уровень финансовой устойчивости организации определяется кредитоспособ‑ностью. С повышением кредитоспособности возрастают возможности организации компенсировать негативные влияния, увеличивая объем долговых обязательств. При этом можно наблюдать ситуацию, когда компания кредитоспособна, находясь вместе с тем по отношению к долговым обязательствам в очевидно неустойчивом финансовом положении. Так, например, хозяйствующий субъект может быть кредитоспособным,



но если объем текущих к исполнению долговых обязательств не покрывается из‑за разрывов в ожидаемых денежных потоках, то финансово устойчивым он не является. С другой стороны, несомненно то, что некредитоспособное предприятие заведомо не‑устойчиво, поэтому и кредитоспособность есть элемент финансовой устойчивости не‑обходимый, но не единственный.

Предложенная автором позиция относительно финансовой устойчивости является универсальной и применимой практически для всех субъектов финансово‑хозяйст‑венной деятельности (как для финансовых институтов, так и предприятий реального сектора экономики), поскольку в соответствии с ней рассматриваются финансовые ха‑рактеристики и показатели субъекта в совокупности, с учетом внешних и внутренних рисков. Это дает возможность сформировать комплексную и наиболее объективную оценку реального уровня финансовой устойчивости предприятия.

Источники1. Барулин С. В., Казак А. Ю., Слепухина Ю. Э. Оптимизация налоговых льгот на ос‑

нове их оценки // Вестник УрФУ. Сер.: Экономика и управление. 2014. 6. С. 117−127.2. Ван Хорн Дж. К., Вахович Дж. М. мл. Основы финансового менеджмента : пер.

с англ. 12‑е изд. М. : Вильямс, 2010.3. Вознесенский Э. А. Дискуссионные вопросы теории социалистических финансов.

Л. : Изд‑во ЛГУ, 1969.4. Грищенко О. В. Системный подход к созданию службы внутреннего аудита

в крупной компании // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2010. 1. С. 12−19.

5. Давыдова Л. В., Соколова Н. Н. Формирование финансовой стратегии развития предприятий. Орел : ОрелГТУ, 2007.

6. Крейнина М. Н. Финансовое состояние предприятия: методы оценки. 2‑е изд. М. : ДиС, 2010.

7. Родионова В. М., Федотова М. А. Финансовая устойчивость предприятия в усло‑виях инфляции. М. : Перспектива, 2005.

8. Савицкая Г. В. Показатели финансовой эффективности предпринимательской де‑ятельности: обоснование и методика расчета // Экономический анализ: теория и пра‑ктика. 39. 2012. С. 14−22.

9. Слепухина Ю. Э. Инновационные модели и методы управления рисками в рос‑сийском страховом бизнесе // Диспут Плюс. 2013. 1 (11). С. 15−25.

10. Слепухина Ю. Э. Управление финансовыми рисками страховой организации: инновационные методы оценки и анализа // Страховое дело. 2011. 2. С. 24−32

11. Федотова М. А., Белых Л. П. Определение объема кредитных средств, обеспе‑чивающего финансовую устойчивость сельскохозяйственных организаций // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2011. 4. С. 143−146.

12. Шеремет А. Д. Анализ и диагностика финансово‑хозяйственной деятельности предприятия. М. : ИНФРА‑М, 2009.

13. Школик О. А. Финансовая устойчивость корпорации: научная дискуссия о тео‑ретической сущности и практической роли // Экономика и управление: анализ тенден‑ций и перспектив развития. 2013. 7‑2. С. 149−158.

14. Юданов А. Ю. Предпринимательский риск как двигатель эволюции российской экономики // Финансы, деньги, инвестиции. 2007. 2. С. 11−24.

15. Colasse B. Les fondements de la comptabilité. Paris : La Découverte, 2007.

***



Theoretical Analysis of Financial Sustainability of Business Entities

by Andrey V. Shishkin

Having examined the existing approaches to the economic concepts “financial sustainability” and “solvency of subjects of financial and economic activities” the author’s own interpretation of the concept “financial sustainability” is proposed. The financial sustainability is seen as a synthesized concept, which reflects various characteristics of financial and economic activities of an economic entity, the most im‑portant of which include solvency, profitability, liquidity, creditworthiness, etc. In accordance with the position of the author, company financial characteristics and indicators are to be considered collectively allowing for external and internal risks what will enable a more comprehensive and objective assessment of the actual level of financial sustainability.

Keywords: financial and economic activities; financial sustainability; solvency; liquidity; creditwor‑thiness; profit; financial risks.

References:1. Barulin S. V., Kazak A. Yu., Slepukhina Yu. E. Optimizatsiya nalogovykh l’got na osnove ikh ot‑

senki [Optimization of tax privileges on the basis of their assessment]. Vestnik Uralskogo Federalnogo Univeristeta. Seriya: Ekonomika i upravlenie – Bulletin of the Ural Federal University. Series: Economics and Management, 2014, no. 6, pp. 117−127.

2. Van Horn J. C., Wachowicz J. M. Jr. Osnovy finansovogo menedzhmenta [Fundamentals of finan‑cial management]. Moscow: Williams Publ., 2010.

3. Voznesenskiy E. A. Diskussionnye voprosy teorii sotsialisticheskikh finansov [Disputable issues of the theory of socialist finance]. Leningrad: Leningrad State University, 1969.

4. Grishchenko O. V. Sistemnyy podkhod k sozdaniyu sluzhby vnutrennego audita v krupnoy kom‑panii [System approach to creation of internal audit service in large companies]. Vestnik Taganrogskogo instituta upravleniya i ekonomiki – Bulletin of the Taganrog Institute of Management and Economics, 2010, no. 1, pp. 12−19.

5. Davydova L. V., Sokolova N. N. Formirovanie finansovoy strategii razvitiya predpriyatiy [Forma‑tion of the financial strategy of company development]. Orel: Orel State Technical University, 2007.

6. Kreynina M. N. Finansovoe sostoyanie predpriyatiya: metody otsenki [The state of company financ‑es]. Moscow: DiS Publ., 2010.

7. Rodionova V. M., Fedotova M. A. Finansovaya ustoychivost’ predpriyatiya v usloviyakh inflyatsii [Company financial systaonability in conditions of inflation]. Moscow: Perspektiva Publ., 2005.

8. Savitskaya G. V. Pokazateli finansovoy effektivnosti predprinimatel’skoy deyatel’nosti: obosno‑vanie i metodika rascheta [Indicators of financial efficiency of entrepreneurial activities: justification and the methodology for calculation]. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika – Economic Analysis: Theory and Practice, 2012, no. 39, pp. 14−22.

9. Slepukhina Yu. E. Innovatsionnye modeli i metody upravleniya riskami v rossiyskom strakhovom biznese [Innovation models and methods of risks management in the Russian insurance business]. Dis-put Plyus – Dispute Plus, 2013, no. 1 (11), pp. 15−25.

10. Slepukhina Yu. E. Upravlenie finansovymi riskami strakhovoy organizatsii: innovatsionnye me‑tody otsenki i analiza [Management of financial risks of an insurance organization: innovative methods of assessment and analysis]. Strakhovoe delo – Insurance Industry, 2011, no. 2, pp. 24−32.

11. Fedotova M. A., Belykh L. P. Opredelenie obyema kreditnykh sredstv, obespechivayushchego fi‑nansovuyu ustoychivost sel’skokhozyaystvennykh organizatsiy [Determination of the volume of loans to maintain financial sustainability of agricultural organizations]. Vestnik Ulyanovskoy gosudarstvennoy selskokhozyaystvennoy akademii – Vestnik of Ulyanovsk State Agricultural Academy, 2011, no. 4, pp. 143−146.

12. Sheremet A. D. Analiz i diagnostika finansovo-khozyistvennoy deyatelnosti predpriyatiya [Analy‑sis and diagnostics of company financial and economic activities]. Moscow: INFRA‑M, 2009.

13. Shkolik O. A. Finansovaya ustoychivost’ korporatsii: nauchnaya diskussiya o teoreticheskoy sushchnosti i prakticheskoy roli [Financial sustainability of a corporation: scientific discussion about theoretical essence and practical role]. Ekonomika i upravlenie: analiz tendentsiy i perspektiv razvitiya – Economics and Management: Analysis of Development Trends and Prospects, 2013, no. 7–2, pp. 149−158.

14. Yudanov A. Yu. Predprinimatel’skiy risk kak dvigatel’ evolyutsii rossiyskoy ekonomiki [Entre‑preneurial risk as a determinant of the Russian economy evolution]. Finansy, dengi, investitsii – Finance, Money, Investments, 2007, no. 2, pp. 11−24.

15. Colasse B. Les fondements de la comptabilité. Paris: La Découverte, 2007.



Contact Info:Andrey V. Shishkin, deputy directorPhone: (343) 220‑38‑21e‑mail: [email protected]

OAO “RSK “UralSpetsStroi”96 Frunze St., Yekaterinburg, Russia, 620144


БЛИНКОВ Игорь Олегович

Аспирант кафедры организации машиностроительного производства

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

620002, РФ, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19Контактный телефон: (343) 375-46-68


КРЫЛАТКОВ Петр Петрович

Доктор экономических наук, профессор кафедры экономики и организации предприятий машиностроения

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина620002, РФ, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19Контактный телефон: (343) 375-48-12e-mail: [email protected]

Формирование конкурентного иммунитета промышленных предприятий

в условиях новой индустриализации

Рассмотрены точки зрения отечественных и зарубежных авторов на фактор конкурентного сотрудничества промышленных предприятий. Выявлена необходимость формирования более широкого представления о проблеме конкурентного сотрудничества на примерах большего числа участников этого процесса. Уточнено понятие «конкурентный иммунитет промышленного предприятия». Основное внимание при этом уделено устойчивому развитию и динамичной адаптации предприятия к изменениям условий внешней и внутренней среды. Приведен сравнительный анализ содержания понятий факторов «конкурентоспособность» и «конкурентный иммунитет» промышленного предприятия, дополненный выводами о преимуществах долгосрочного конкурентного сосуществования промышленных предприятий. Предложены основные элементы стратегии формирования конкурентного иммунитета в составе: функций, субъектов, задач, методов и методических, правовых и организационных форм взаимодействия участников конкурентного сотрудничества. Представлены рекомендации по реализации стратегии формирования конкурентного иммунитета промышленных предприятий в регионе.

JEL classification: D02, D04, P12

Ключевые слова: промышленное предприятие; конкурентоспособность; сотрудничество; конкурентный иммунитет предприятия; промышленное партнерство.

В условиях развития промышленности, опирающейся на инновационное обновле‑ние производства, для обеспечения лидирующих позиций государства на мировой

арене необходимо найти ответы на вопросы, касающиеся обеспечения конкурентно‑го сосуществования промышленных предприятий. Идея свободной конкуренции как главного непременного условия успешного развития рыночной экономики многим ис‑следователям кажется не такой бесспорной.

Конкурентное сосуществование компаний и его формы впервые исследовал Дж. О’Шонесси [10]. Он рассматривал его через призму социально‑экономических от‑ношений, возникающих между хозяйствующими субъектами и предполагающих отказ от «экономической войны» как средства решения спорных вопросов между предприя‑тиями и разрешение их путем переговоров, а также как организационно‑экономическое ©

Кры

латк

ов П

. П.,

Блин

ков

И. О

., 20

16


РЕГИОНАЛЬНАЯ И МУНИЦИПАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА

сотрудничество, основанное на доверии партнеров и учете интересов друг друга. В кон‑це 90‑х годов прошлого столетия исследовалось сотрудничество в конкурентных отно‑шениях на основе инновационных разработок. Была создана теория, в основе которой лежит идея об инновационном развитии, опирающемся на сотрудничество как на мощ‑ный источник конкурентных преимуществ [14; 15; 16].

В работах [13; 17] утверждается: субъекты хозяйствования заинтересованы в том, чтобы конкурентная борьба между ними не только находилась в регулируемом русле, основываясь на принятии участниками рыночных отношений общих правил взаимо‑действия, но и была «институционально оформлена». Уместно упомянуть высказы‑вание В. Радаева [11] о том, что конкурентное сосуществование предполагает кроме установления формальных законодательных норм наличие встроенных институцио‑нальных лимитов, сдерживающих краткосрочные экономические интересы, которые вырабатываются самими участниками рынка и включают санкции за нарушение пра‑вил «честной конкуренции».

С. Г. Важенин и И. С. Важенина [4] отмечают еще одну особенность конкурентного сосуществования: должное конкурентно‑компромиссное равновесие, основанное на принципах симбиоза, определяемого как взаимовыгодное сосуществование и коопера‑ция на базе взаимной информационно‑имиджевой поддержки.

Вместе с тем взгляды ведущих ученых, занимающихся вопросами конкуренции, преимущественно сводятся к тому, что в конкурентном сосуществовании есть про‑тиворечивое единство, когда деструктивные процессы сочетаются с конструктивно‑компромиссным созиданием. Поэтому необходимо вести речь не столько о конкурен‑тоспособности, сколько о конкурентном иммунитете предприятия. Это понятие было введено в научный оборот группой уральских ученых – А. И. Татаркиным, С. Г. Важе‑ниным, И. С. Важениной, Д. Копанцевым. В их понимании «конкурентный иммунитет предприятия» – это способность хозяйствующего субъекта не только успешно вести конкурентную борьбу, но и противостоять потенциальным рискам внешних и вну‑тренних потрясений, а также динамично восстанавливаться после деструктивных со‑бытий благодаря наличию внутренних, порой еще не востребованных и не задейст‑вованных, ресурсов и активов [2−7; 12]. По мнению Е. В. Балацкого [1], имеет смысл выделять финансовую, стратегическую, операционную, информационную, коррупци‑онную и репутационную уязвимости, вызванные расширяющейся и углубляющейся взаимозависимостью предприятий, растущей масштабностью конкуренции и мобиль‑ностью экономики [8].

По нашему мнению, недостатком данного С. Г. Важениным определения «конку‑рентный иммунитет» является фокусированность его на согласованном взаимодейст‑вии предприятия с конкурентами, так как это существенно сужает поле исследования проблем обеспечения конкурентного сосуществования. Считаем, что следует расши‑рить круг институтов, формирующих конкурентный иммунитет предприятия, и рас‑сматривать партнерское взаимодействие, ориентированное на выживание и устойчи‑вое развитие, с бизнесом, образованием, наукой, властью и обществом.

Поскольку речь идет о нивелировании потенциальных угроз, то следует в большей степени говорить об адаптационных возможностях и способностях предприятия к изме‑нению условий внешней среды бизнеса. В связи с этим, по нашему мнению, понятие «кон-курентный иммунитет» может быть уточнено: как способность предприятия, не только формировать и удерживать в течение длительного времени свои уникальные конкурент-ные преимущества, используемые им в интересах устойчивого развития, но и быстро адаптироваться к возможным будущим изменениям условий внешней и внутренней среды.

Следует отметить, что промышленное партнерство лишь создает благоприятные условия для формирования и развития конкурентного иммунитета предприятий, но не заменяет его.



Минимизировать уязвимость от непредсказуемых угроз экономической реально‑сти можно за счет синергетического эффекта от делового партнерства и конструк‑тивных отношений с властью, наукой, образованием и бизнесом. Это, в свою очередь, осуществимо в результате мобилизации и реализации своих деловых коммуникаций, сотрудничества и партнерства с другими субъектами рынка (и не только конкурента‑ми), поиска и нахождения компромисса.

В таблице представлен сравнительный анализ содержания понятий факторов «кон‑курентоспособность» и «конкурентный иммунитет» промышленного предприятия.

Сравнительный анализ содержания понятий факторов «конкурентоспособность» и «конкурентный иммунитет»

Форма проявления Конкурентоспособность Конкурентный иммунитет

Отражает Реализацию возможностей и полученные результаты

Резервы и потенциальные воз‑можности

Ожидаемый результат Единоличная победа в конкурентной борьбе

Созидательное хозяйствование

Ориентированность На конкретный сегмент рынка На пространственную мобильность

Последствия ведения конкурентной борьбы

Дезинтеграция бизнеса Интеграция бизнеса

Развитие предприятия в условиях конкуренции

Самостоятельное Коэволюционное с бизнесом, наукой, образованием, властью и обществом

Приоритет капитализации Материальные активы Нематериальные активы

Стратегия конкурирования Агрессивная Спокойная (дружелюбная)

Характер конкурентного сосуществования

Краткосрочный Долгосрочный

Уровень зависимости от внутренней и внешней среды предприятия

Высокий Средний

Подверженность угрозам хозяйствования

Уязвимость Адаптивность

Оценочный показатель Относительный динамичный показатель

Абсолютный динамичный показатель

Результирующая оценка Текущая рейтинговая Прогнозная, с экстраполяцией в будущее

Проведенный авторами сравнительный анализ позволяет утверждать, что меры, направленные на формирование и поддержку конкурентоспособности промышлен‑ных предприятий, ориентированы на обеспечение краткосрочного конкурентного со‑существования, в то время как меры по формированию конкурентного иммунитета – на обеспечение его долгосрочного конкурентного сосуществования, перспективной формой которого можно считать партнерские отношения между предприятиями.

Создание таких отношений подразумевает наличие инициативы и самостоятель‑ные организационные преобразования предприятий, нуждающихся в межфирмен‑ном взаимодействии или уже готовых к нему. В то же время и государство должно быть заинтересовано в переходе на новый тип индустриализации с ограниченным государственным участием. Одним из вариантов такого участия является разработка и реализация стратегии поддержки и стимулирования развития промышленного парт‑нерства при решении наукоемких задач, обеспечивающая качественно новый уровень



социально‑экономического роста территории локализации промышленных предприя‑тий. Концептуальные элементы стратегии формирования конкурентного иммунитета представлены на рисунке.

Рекомендуемой формой реализации вышеперечисленных мероприятий, носящей объединительный характер, является разработка программы перехода на новый тип индустриального развития на базе организационной адаптации промышленных пред‑приятий, а также проектов (программ) развития приоритетного промышленного парт‑нерства в регионе. В качестве более детальных форм реализации авторской стратегии можно предложить ее методическое сопровождение; организационные мероприятия; принятие нормативно‑правовых актов, касающихся реализации партнерских иници‑атив и укрепления межфирменного взаимодействия в промышленности при решении приоритетных задач развития науки и техники; выделение финансов для развития ин‑новационно‑технической инфраструктуры; создание центров обучения и др.

Таким образом, данная стратегия сможет обеспечить системный подход к формиро‑ванию конкурентного иммунитета промышленных предприятий в регионе. Это позво‑лит повысить их организационную адаптивность к условиям новой индустриализации за счет усиления партнерских отношений предприятий‑инициаторов с конкурентами, поставщиками оборудования и комплектующих, исполнителями специализированных производственных и сервисных услуг, научно‑исследовательскими и образовательны‑ми организациями, органами власти и потребителями.

Предлагается ряд пошаговых рекомендаций по реализации стратегии формирова‑ния конкурентного иммунитета промышленных предприятий в регионе.

1. Выявление типов и направлений развития промышленного партнерства (формирование портфеля партнерских инициатив), включая оценку возможности его реализации в виде институционализации партнерской инициативы в промышлен‑ности (наличие заинтересованных сторон в его создании и развитии, возможности разработки стратегии и программы ее реализации и др.). При этом можно выделить:

• промышленное партнерство, базирующееся на экспортоориентированном и(или) импортозамещающем производстве и обеспечивающее благоприятные позиции госу‑дарства на мировом рынке;

• партнерство, формируемое на базе быстрорастущей отрасли.Первый вид промышленного партнерства имеет национальное значение, поэтому

должен формироваться на территории региона по типу «сверху – вниз» по инициативе федеральных органов власти, например, в виде пилотного проекта инновационного раз‑вития ряда промышленных предприятий. При его идентификации ключевым является наличие инвестиционных возможностей участников по превращению основного биз‑неса в высокотехнологичное производство наукоемкой продукции и обеспечение выхо‑да ее на мировой рынок. Второй тип промышленного партнерства имеет региональное значение и должен формироваться по типу «снизу – вверх» по инициативе предприятий или бизнес‑структур. При оценке возможности его реализации ключевыми являются динамика темпов роста объемов производства, занятости, наличие в регионе правовых и организационных условий, способствующих взаимодействию предприятий, а также сложившегося производственного, научного, инновационного, образовательного по‑тенциала, оказывающего влияние на формирование конкурентного иммунитета про‑мышленных предприятий и на экономическое развитие региона в целом.

Выявление потенциального промышленного партнерства возможно на основе ана‑лиза эффекта агломерации (по оценке коэффициентов локализации, концентрации, специализации экономики региона); исследования отдельных случаев с помощью мо‑дели конкурентоспособности Diamond; технико‑экономического анализа (на основе таблиц «затраты – выпуск») с использованием статистических данных и экспертных оценок (на основе разработанных анкет).



Основные элементы стратегии формирования конкурентного иммунитета промышленных предприятий в регионе



2. Оценка экономических, организационных и ресурсных предпосылок форми-рования конкретного промышленного партнерства в рамках решения приоритетных наукоемких задач. К экономическим предпосылкам относят признаки, присущие сете‑вой форме организации бизнеса: концентрация (наличие критической массы участни‑ков); кооперация в рамках определенной сферы; конкуренция между потенциальными участниками; конкурентоспособность выпускаемой продукции потенциальных участ‑ников; наличие предприятия‑лидера или группы предприятий, определяющих долго‑временную стратегию индустриального развития региона.

Предпосылки организационные: со стороны бизнеса, со стороны власти и бизнес‑окружения, со стороны общественности.

Ресурсные предпосылки включают наличие основных групп ресурсов, обеспечи‑вающих целесообразность развития межфирменного взаимодействия в промышлен‑ных отраслях: базовая материально‑техническая и производственная инфраструктура; природные, человеческие, финансовые ресурсы; научно‑технологическая, информаци‑онная и административная инфраструктура.

3. Обоснование промышленного партнерства как источника организационной адаптации предприятий к изменяющимся внешним условиям. Данный шаг вклю‑чает качественный анализ институциональных и экономических факторов использо‑вания партнерства как основного источника организационной адаптации, а значит, и конкурентного иммунитета. Сравниваются такие виды межфирменного взаимодей‑ствия, как кластер; совместно координируемое развитие предприятий; создание вер‑тикально интегрированной структуры (холдинга); учреждения особой экономической зоны; бенчмаркинг и др.

Принятие решения в пользу промышленного партнерства как перспективной фор‑мы организационной адаптации позволяет перейти к следующему шагу.

4. Определение целей, задач, целевых ориентиров промышленного партнерст-ва. Стратегическая цель является важнейшим объединительным элементом для всех участников межфирменного взаимодействия. Сложность ее формулирования состоит в необходимости отражения интересов всех участников, а также интересов террито‑риальных сообществ различного уровня – национального, регионального, местного. Стратегическая цель должна отражать концептуальную идею развития промышленно‑го партнерства, быть конкретной, достижимой и измеримой.

Количественное выражение данная цель будет находить в целевых ориентирах, таких как достижение группой предприятий определенной доли на мировом, нацио‑нальном рынках профильной продукции, объем импортозамещения, доля экспорто‑ориентированной и наукоемкой продукции в общем объеме продукции, выпускаемой промышленными предприятиями, и др. С учетом того, что развитие промышленного партнерства и формирование конкурентного иммунитета промышленных предприя‑тий предполагается осуществлять при поддержке органов власти, задачи, вытекающие из стратегической цели, должны быть распределены на уровне хозяйствующих субъек‑тов и на территориальном уровне.

5. Обоснование модели промышленного партнерства, его структуры и состава участников. Описание модели промышленного партнерства включает определение схем взаимодействия его участников, которые во многом обусловлены отраслевыми особенно‑стями и предысторией его создания (наличие активных предприятий в отрасли, сложив‑шиеся хозяйственные связи и др.) [9]. Состав участников промышленного партнерства формируется исходя из специфики деятельности, сложившихся личностных отношений между потенциальными участниками межфирменного взаимодействия, развитости ин‑фраструктуры, инициатив малого и инновационного предпринимательства и др.

В модель входят следующие структурные блоки: производственный; сервисный (технологическое, производственное обслуживание, дизайнерские услуги для предпри‑



ятий производственного блока и др.); информационно‑образовательный; научно‑ис‑следовательский; инновационный; торгово‑финансовый; транспортно‑логистический; инженерная инфраструктура; поставщики оборудования; органы власти и управления (государственные и муниципальные). Для каждого блока должны быть прописаны роль участников и этапы их интеграции в проект создания наукоемкой продукции.

6. Описание этапов создания промышленного партнерства. Любые партнерские отношения в своем развитии проходит ряд этапов. Многочисленные примеры свиде‑тельствуют о том, что для формирования успешного межфирменного взаимодействия нужно не менее пяти лет, чтобы предприятия смогли выработать реальные конкурент‑ные преимущества, повысить свою адаптивность к изменениям внешней среды и сфор‑мировать конкурентный иммунитет. Считаем, что промышленное партнерство прохо‑дит этапы зарождения, роста, зрелости и спада.

В соответствии с каждым из этих этапов необходимо обосновывать темпы измене‑ния ключевых показателей (объем отгруженной продукции; доля добавленной стои‑мости в продукции; доля партнеров на мировом/национальном/региональном рынках; число участников межфирменного взаимодействия; численность малых и инновацион‑но активных предприятий; численность занятых на предприятиях‑партнерах; адаптив‑ность к условиям новой индустриализации). Положительная динамика их изменения будет свидетельствовать об эффективности промышленного партнерства и росте кон‑курентного иммунитета промышленных предприятий.

7. Технико-экономическое обоснование партнерской инициативы в промыш-ленности включает разработку пакета инновационных проектов для реализации в рамках промышленного партнерства. Эти проекты должны быть в том числе инве‑стиционными и направлены как на развитие инновационного производства, так и на создание более высоких или недостающих переделов продукции, а также на развитие производственной и социальной инфраструктуры. В случае объединения всех переде‑лов продукции инвестиционные проекты могут быть разбиты на группы, соответству‑ющие данным переделам.

Если промышленное партнерство строится по принципу «новое быстрорастущее сборочное производство – комплектующие», то инвестиционные проекты могут быть двух типов: развитие основного сборочного производства, обеспечивающего непо‑средственное создание наукоемкой продукции; освоение существующими предприя‑тиями выпуска комплектующих для этого производства.

Помимо проектов вертикального типа необходима разработка и реализация интег‑рирующих проектов горизонтального типа, связывающих партнеров общими инфор‑мационными потоками, техническим и качественным уровнем, кадровым обеспечени‑ем и т. д. К таким проектам можно отнести:

• инжиниринг (развитие производственных технологий на основном предприятии и предприятиях‑поставщиках);

• реализация программы развития качества на взаимодействующих предприятиях;• создание единой информационной среды «основное производство – поставщики

всех уровней», обеспечивающей прозрачность цепи поставок и их качество;• развитие программы технического сотрудничества, поддерживающей механизмы

совместной разработки компонентов специалистами поставщиков и основного произ‑водства;

• формирование системы подготовки и переподготовки кадров для предприятий‑партнеров.

Одним из возможных проектов стимулирования межфирменного взаимодействия может стать создание территориальной площадки в виде индустриального парка или технопарка, способствующей концентрации малого и инновационного предпринима‑тельства с крупным промышленным бизнесом.



Реализация стратегии формирования конкурентного иммунитета позволит создать модель развития промышленного партнерства, которая обеспечит конкурентное сосу‑ществование промышленных предприятий, активизирует роль региональных органов власти в диагностике промышленного партнерства, поддержке партнерских инициа‑тив, стимулировании межфирменного взаимодействия, мониторинге деятельности участников промышленного партнерства. Кроме того, реализация данной стратегии на региональном уровне может институционализировать промышленное партнерство как эффективную организационную форму адаптации промышленных предприятий к изменениям внешней среды, придав ему статус современного института индустри‑ального развития государства.

Источники1. Балацкий Е. В. Инвестиционная активность российскийх регионов. Взгляд изну‑

три // Общество и экономика. 2009. 11‑12. С. 121−138.2. Важенин С. Г., Важенина И. С. Горизонты территориальной конкуренции в сов‑

ременном экономическом пространстве // Общество и экономика. 2011. 3. С. 67−85.3. Важенин С. Г., Важенина И. С. Контуры территориальной конкуренции // Регион:

экономика и социология. 2008. 2. С. 271−288.4. Важенин С. Г., Важенина И. С. Концептуальные основы конкурентного сосущест‑

вования территорий // Журнал экономической теории. 2012. 3. С. 96−105.5. Важенина И. С. О сущности бренда территории // Экономика региона. 2011. 3.

С. 18−23.6. Важенина И. С., Важенин С. Г. Имидж и репутация как стратегические составляю‑

щие региональной конкурентоспособности // Экономика региона. 2010. 3. С. 95−103.7. Важенина И. С., Важенин С. Г. Феномен конкурентного иммунитета территории //

Общество и экономика. 2009. 11‑12. С. 139−156.8. Копанцев Д. В., Важенин С. Г. Уязвимость и жизнестойкость компаний в совре‑

менном экономическом пространстве // Экономика региона. 2011. 3. С. 224−228.9. Крылатков П. П., Блинков И. О. Делегирование ответственности и управление

мотивацией для обеспечения устойчивого функционирования промышленного пред‑приятия // Новые тенденции в экономике и управлении организацией : сб. науч. тр. XIII Междунар. науч.‑практ. конф. (Екатеринбург, 25−27 июня 2014 г.). Екатеринбург : УрФУ, 2014. Ч. 1. С. 19−23.

10. О’Шонесси Дж. Конкурентный маркетинг. Стратегический подход. СПб. : Питер, 2001.

11. Радаев В. В. Социология рынков. К формированию нового направления. М. : ГУ ВШЭ, 2003.

12. Татаркин А. И. Конкурентное позиционирование регионов и территорий в про‑странственном развитии России // Вестник Оренбургского государственного универ‑ситета. 2013. 8 (157). С. 148−158.

13. Fligstein N. The Architecture of Markets. An Economic Sociology of Twenty‑First‑Century Capitalist Societies. Princeton : Princeton University Press, 2001.

14. Gloor P. A. Swarm Creativity. Competitive Advantage Through Collaborative Innova‑tion Networks. Oxford : Oxford University Press, 2006.

15. Innovation Through Global Collaboration. A New Source of Competitive Advantage / A. MacCormac, T. Forbath, P. Brooks, P. Kalaher // Harvard Business School Working Papers. 2007. No. 09‑079.

16. Lynn L. N., Salzman H. Collaborative Advantage: Globalization of Innovation and En‑gineering // Issues in Science and Technology. 2006. Winter. P. 74–82.

17. White H. C. Varieties of Markets // Social Structures: A Network Approach / B. Well‑man, S. D. Berkowitz (eds.). Cambridge : Cambridge University Press, 1988. P. 226−260.



Formation of Competitive Immunity of Industrial Enterprises Under the New Industrialization

by Pyotr P. Krylatkov and Igor O. Blinkov

The paper examines the viewpoints of domestic and foreign scientists on the factor of competi‑tive cooperation between industrial enterprises. It detects the need for forming a broader view on the problem of competitive cooperation using the examples of a significant number of participants of this process. The article elaborates on the concept “competitive immunity of an industrial enterprise”. At this, the greatest attention is paid to sustainable development and dynamic adaptation of an enterprise to changing external and internal environment. The authors perform the comparative analysis of the content of factors “competitiveness” and “competitive immunity” of an industrial enterprise, which is fol‑lowed by the conclusion about advantages of long‑term competitive coexistence of industrial enterprises. The paper proposes main elements of the strategy for forming competitive immunity, namely, functions, subjects, tasks, methods and methodological, legal, and organizational forms of interaction of parties in‑volved in competitive cooperation. Finally, recommendations for implementing the strategy for forming competitive immunity of industrial enterprises in a region are put forward.

Keywords: industrial enterprise; competitiveness; cooperation; company’s competitive immunity; industrial partnership.

References:1. Balatsky Ye. V. Investitsionnaya aktivnost’ regionov. Vzglyad iznutri [Investment activities in a

region. A look from the inside]. Obshchestvo i ekonomika – Society and Economics, 2009, no. 11–12, pp. 121–138.

2. Vazhenin S. G., Vazhenina I. S. Gorizonty territorial’noy konkurentsii v sovremennom ekonom‑icheskom prostranstve [Horizons of territorial competition in the modern economic space]. Obshchestvo i ekonomika – Society and Economics, 2011, no. 3, pp. 67–85.

3. Vazhenin S. G., Vazhenina I. S. Kontury territorial’noy konkurentsii [Contours of territorial com‑petition]. Region: ekonomika i sotsiologiya – Region: Economics and Sociology, 2008, no. 2, pp. 271–288.

4. Vazhenin S. G., Vazhenina I. S. Kontseptual’nye osnovy konkurentnogo sosushchestvovaniya ter‑ritoriy [Conceptual bases of competitive coexistence of territories]. Zhurnal ekonomicheskoy teorii – Rus-sian Journal of Economic Theory, 2012, no. 3, pp. 96–105.

5. Vazhenina I. S. K voprosu o sushchnosti brenda territorii [On the essence of brand of a territory]. Ekonomika regiona – Economy of Region, 2011, no. 3, pp. 18–23.

6. Vazhenina I. S., Vazhenin S. G. Imidzh i reputatsiya kak strategicheskie sostavlyayushchie regional’noy konkurentosposobnosti [Image and reputation as a strategic component of regional com‑petitiveness]. Ekonomika regiona – Economy of Region, 2010, no. 3, pp. 95–103.

7. Vazhenina I. S., Vazhenin S.G. Fenomen konkurentnogo immuniteta territorii [The phenomenon of competitive immunity of territory]. Obshchestvo i ekonomika – Society and Economics, 2009, no. 11–12, pp. 139–156.

8. Kopantsev D. V., Vazhenin S. G. Uyazvimost’ i zhiznestoykost’ kompaniy v sovremennom eko‑nomicheskom prostranstve [Vulnerability and resilience of companies in contemporary economic space]. Ekonomika regiona – Economy of Region, 2011, no. 3, pp. 224–228;

9. Krylatkov P. P., Blinkov I. O. Delegirovanie otvetstvennosti i upravlenie motivatsiey dlya obespe‑cheniya ustoychivogo funktsionirovaniya promyshlennogo predpriyatiya [Delegation of responsibility and motivation management to ensure sustainable functioning of industrial enterprises]. Materialy XIII Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii “Noviye tendentsii v ekonomike i upravlenii organi-zatsiey” [Proc. Internat. Sci.‑Prac. Conf. “New trends in economics and management of organizations”]. Yekaterinburg: Ural Federal University, 2014, Part 1, pp. 19–23.

10. O’Shaughnessy J. Konkurentnyy marketing. Strategicheskiy podkhod [Competitive Marketing: A strategic approach]. Saint Petersbur: Piter, 2001.

11. Radaev V. V. Sotsiologiya rynkov. K formirovaniyu novogo napravleniya [Sociology of markets. On the formation of a new direction]. Moscow: Higher School of Economics, 2003.

12. Tatarkin A. I. Konkurentnoe pozitsionirovanie regionov i territoriy v prostranstvennom raz‑vitii Rossii [Competitive positioning of regions and areas in the spatial development of Russia]. Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta – Vestnik of the Orenburg State University, 2013, no. 8 (157), pp. 148–158.



13. Fligstein N. The Architecture of Markets. An Economic Sociology of Twenty-First-Century Capital-ist Societies. Princeton: Princeton University Press, 2001.

14. Gloor P. A. Swarm Creativity. Competitive Advantage Through Collaborative Innovation Networks. Oxford: Oxford University Press, 2006.

15. MacCormac A., Forbath T., Brooks P., Kalaher P. Innovation Through Global Collaboration. A New Source of Competitive Advantage. Harvard Business School Working Papers, 2007, no. 09‑079.

16. Lynn L. N., Salzman H. Collaborative Advantage: Globalization of Innovation and Engineering. Issues in Science and Technology, 2006, Winter, pp. 74–82.

17. White H. C. Varieties of Markets in Social Structures: A Network Approach (eds. B. Wellman, S. D. Berkowitz). Cambridge: Cambridge University Press, 1988, pp. 226−260.

Contact Info:Pyotr P. Krylatkov, Dr. Sc. (Econ.), Prof. of Economics & Organization of Machine‑Building Enterprises Dept.Phone: (343) 375‑48‑12e‑mail: [email protected]


Igor O. Blinkov, postgraduate of Organization of Machine‑Building Production Dept.Phone: (343) 375‑46‑68e‑mail: [email protected]



ПЬЯНКОВА Светлана Григорьевна

Кандидат экономических наук, докторант

Институт экономики Уральского отделения РАН620014, РФ, г. Екатеринбург, ул. Московская, 29Контактный телефон: (343) 371-45-36e-mail: [email protected]

Индикаторы оценки влияния институциональной подсистемы

на развитие монопрофильного города

Изучив известные теоретические подходы, автор представил свое определение понятий «монопрофильный город» и «институциональная система монопрофильного города». Для оценки влияния институциональной подсистемы на развитие монопрофильного города предложены основанные на статистической базе индикаторы, учитывающие особенности структуры монопрофильного города (в частности, наличие градообразующего предприятии). Данная система индикаторов позволяет комплексно оценивать эффективность институционального обновления с позиций обеспечения системного социальноэкономического развития города. Индикаторы первого уровня характеризуют прогрессивность развития социальноэкономической системы в целом – изменение производительности труда и уровня доходов населения в результате институциональных трансформаций, а также соотношение между ними; индикаторы второго уровня – развитие структурных элементов социальноэкономической системы моногорода в результате институциональных преобразований.

JEL classification: O18, P27, R10

Ключевые слова: монопрофильный город; показатель; эффективность; малый бизнес; институциональная система; государственная поддержка.

Анализ научных подходов к понятию «монопрофильный город» показал, что иссле‑дователи сходятся в одном – в неразрывности развития монопрофильного горо‑

да и основного градообразующего предприятия (комплекса предприятий). Некоторое различие между подходами состоит в указании совокупности признаков и последст‑вий такой неразрывной связи.

Среди определений выделяются те из них, которые подчеркивают целостный сис‑темный характер монопрофильного города со своими адаптационными возможностя‑ми. Так, В. С. Бочко, Е. Г. Анимица, Э. В. Пешина, П. Е. Анимица [8] из существенных характеристик моногорода называют такие, которые можно считать системными:

• близость местной власти к горожанам, что повышает ответственность городских руководителей;

• целостность, компактность, «обозримость» городского сообщества, позволяю‑щие максимально учитывать интересы и взаимосвязи внутри города;

• возможность установления более доверительных и открытых отношений между руководителями градообразующих предприятий и местной администрацией;

• сложившийся менталитет жителей моногородов, менее равнодушных (по сравне‑нию с населением крупных городов) к местным проблемам, в связи с чем легче решать проблемы «всем миром» и своими силами;

• город представляет для его жителей некую целостность, а часть городского со‑циума активно ищет способы и механизмы приспособления к новым условиям жизни.©

Пья

нков

а С

. Г.,

2016



М. В. Корчинская отмечает, что монопрофильные города – это локальные средо‑вые образования, представляющие единство системы «индивид – общество – природа». К сожалению, интенсивность дезинтеграционных процессов не соответствует адапта‑ционным возможностям системы. Экстремальность состояния элементов социального пространства становится нормой среды жизнедеятельности человека [9].

По мнению И. А. Коха, монопрофильный город следует рассматривать только в си‑стеме «население – территория – производство» [18].

Интересно определение Минрегионразвития России, характеризующее монопро‑фильный город как систему, не обладающую адаптационными возможностями1.

Автор статьи придерживается мнения, что понятие монопрофильный город необ‑ходимо рассматривать с системных позиций.

В понятии автора монопрофильный город – это город, характеризуемый системным единством своей социально-экономической организации и функционированием градоо-бразующего предприятия (комплекса), обусловливающим высокие внутренние и внеш-ние риски своего развития и необходимость внедрения эффективного механизма по-стоянной адаптации к изменениям и развитию. В отличие от рассмотренных выше подходов автор в определении акцентирует внимание на необходимость внедрения эффективного механизма постоянной адаптации к изменениям и развитию.

Одним из источников данного механизма является наличие эффективной институ‑циональной подсистемы в экономике города, имеющей существенное значение. Так, по результатам некоторых исследований, степень влияния институционального фактора на темпы экономического роста в два раза выше, чем любая экономическая полити‑ка. Высокое качество экономической политики и экономических институтов дают, как правило, рост валового национального продукта на 2,4%; если качество экономической политики снижается, то экономический рост все равно сохраняется на уровне 1,8%; если низкое качество институтов сочетается с высоким качеством экономической по‑литики, то экономический рост составит всего 0,9% [10].

Анализ понятия «институциональная система» применительно к городу показыва‑ет, что его содержание во многом определяется подходом к пониманию института (как формальных норм, правил поведения, организаций, учреждений, отношений и т. д.). Кроме того, содержание понятия «институциональная система» определяется иерархи‑ческими уровнями классификации институтов того или иного автора.

Так, под институциональной системой Р. М. Нуртдинов и А. Р. Нуртдинов понима‑ют исторически обусловленную совокупность определенным образом организованных социальных институтов, находящихся в отношениях взаимообусловленности, взаимо‑заменяемости, взаимоограничения и проявляющих себя как интегральное явление [13].

По их мнению, институциональная система:• обеспечивает экономических агентов информацией, необходимой для предпри‑

нимательской деятельности, реализации инвестиционных проектов, способствуя сни‑жению производственных и трансакционных издержек;

• формирует систему взаимодействия экономических агентов, что позволяет избе‑гать распределительных конфликтов, обеспечивать эффективную аллокацию факторов и результатов производства;

• определяет механизмы защиты рыночной конкуренции от тенденций монополи‑зации;

• создает открытость, прозрачность и прогнозируемость экономической деятель‑ности для предпринимателей, инвесторов, собственников и общества в целом;

• осуществляет спецификацию прав собственности;

1 Моногорода: перспективы развития : доклад Минрегионразвития РФ на международной конференции «Зарубежный опыт реструктуризации моногородов» (Москва, февраль, 2010 г.).



• структурирует экономическую среду, определяет запретительные рамки деятель‑ности экономических агентов, ограничивая их свободу и произвол, привнося соответ‑ствующую определенность и прогнозируемость;

• способствует структурной оптимизации субъектов предпринимательской дея‑тельности, определяя оптимальное соотношение крупных, средних и малых предприя‑тий, обеспечивает реализацию их позитивных сторон и минимизацию отрицательных, усиливает синергетический эффект их взаимодействия;

• формирует необходимую мотивацию и стимулы трудовой и предприниматель‑ской деятельности, их направленность на достижение эффективности, конкурентоспо‑собности и динамизма общественного производства;

• ограничивает деятельность экономических субъектов определенными социаль‑ными и экологическими рамками и в то же время открывает новые возможности для функционирования и развития;

• обеспечивает стабильность и эволюционный характер развития экономики по‑средством малых и постепенных изменений, не выходящих за рамки утвердившегося институционального каркаса, предохраняет его от воздействия разрушительных тен‑денций;

• формирует условия реализации принципа взаимных сдержек и противовесов, ограничивает полномочия исполнительной власти в экономической сфере, выступая условием защиты собственности и рыночной конкуренции.

По мнению Г. Б. Клейнера, институты, входящие в страновую институциональную систему, делятся, в первую очередь, по уровням, на которые они рассчитаны (макро‑, мега‑, мезо‑, микро‑, наноинституты). Так, макроинституты потенциально охватывают всех граждан страны, а наноинституты относятся к конкретному индивиду [7].

Обзор подходов к пониманию институциональной системы представлен в таблице.

Обзор научных подходов к содержанию институциональной системыАвтор Содержание понятия «институциональная система» и ее свойств

В. В. Нелюбин [11] Действующие в городе институты образуют его институциональную систему. Ее основные взаимосвязанные элементы:1) функционирующие на уровне города органы федеральной и региональной государственной власти; 2) органы местного самоуправления; 3) общественные, самодея‑тельные формальные и неформальные организации; 4) многообразные экономические, социальные, культурные и воспитательные предприятия и учреждения. Особая роль принадлежит органам местного самоуправле‑ния. Необходимо отказаться от идеи вывода местного самоуправления за рамки государственной власти и более последовательно обеспечивать ав‑тономию муниципалитетов, возложив на них стратегическую ответствен‑ность за состояние и эффективность развития соответствующих муници‑пальных образований, в нашем случае – города. В современных условиях никто, кроме органов местного самоуправления, не способен заниматься городом как целостным образованием, специально и систематически

Г. Б. Клейнер [7] Между институтами существуют взаимосвязи, включающие в том числе дополняемость одного института другим (обязательное одновременное функционирование), замещаемость, т. е. возможность выполнения дан‑ного набора общественных функций, как одним институтом, так и рядом других. На множестве институтов существуют операции, такие как бинар‑ные операции наложения (объединения), композиции, пересечения.

Существует унарная операция проекции более широкого института на локальное множество участников – сужение института. Иерархичность и взаимосвязанность институтов имеет большое значение для процесса институтогенеза. На множестве институтов, кроме того, существует и то‑пология, отражающая интуитивное понятие близости институтов.



Автор Содержание понятия «институциональная система» и ее свойствСоответственно возникают и «институциональные кусты» как сово‑

купность близких и взаимосвязанных институтов. В совокупности эти «кусты» составляют то, что Д. Норт назвал национальной институцио‑нальной системой.

Институты в рамках данной страновой институциональной системы мо‑гут быть классифицированы также по степени их общности в пространст‑ве агентов и устойчивости во времени.

Моделирование институциональной системы может опираться на функциональные зависимости структуры системы от совокупности норм, а также от потенциальных и реальных носителей

У. А. Барлыбаев [1] Институциональная система сельской экономики – это не монолитное единство, а органично объединенные в единое целое различные инсти‑туциональные структуры и уровни. Институциональная среда сельской экономики складывается как результат параллельного сосуществования и взаимодействия различных институциональных структур, представля‑ющих собой определенным образом упорядоченные целостности качест‑венно однородных институтов, регулирующих экономические отношения селян, движение ресурсов и благ в сельских сообществах. Институцио‑нальные структуры могут возникнуть как спонтанно, в ходе длительного исторического развития и под воздействием целого комплекса факторов и условий, так и создаваться осознанно, целенаправленно, в соответствии с планом, программой

Ю. И. Трещевский, Е. М. Исаева [17]

Институциональные системы имеют не только пространственную, структурную, но и временную компоненту.

Существенное значение для рассмотрения регионов в качестве институ‑циональных систем имеет применение к ним «дихотомии Веблена», кото‑рая в упрощенном виде демонстрирует противоречивое взаимодействие институтов

Н. Д. Дроздов [5] Институциональная система как совокупность правил поведения людей, регламентирующих взаимоотношения между ними, существует в любых коллективах. Она определяет течение всех социально‑экономических про‑цессов, включая производство, распределение, обмен и потребление.

Институты задают структуру побудительных мотивов человеческого взаимодействия, будь то в политике, социальной сфере или экономике.

Институциональные изменения определяет то, как общества развивают‑ся во времени, и, таким образом, являются ключом к пониманию истори‑ческих перемен.

Институциональная система в человеческом обществе включает две подсистемы: формальную (совокупность законодательно закрепленных правил) и неформальную (общепринятые условности, кодексы поведения)

Т. А. Переверзева [15]

Институциональная система состоит из внешней институциональной среды и внутренней. В совокупности они образуют институциональную среду. Некоторые авторы приводят новые дефиниции этих структур с целью более глубокой дифференциации институциональной среды

Н. Г. Кешишева [6] Исходным условием для инновационного развития является в том числе институциональная система, ориентированная на инновационное развитие

Т. В. Грицюк [4] Эффективная институциональная система – это система, обеспечиваю‑щая экономический рост. Формирование подобной системы основывает‑ся на развитии институтов, причем всех. Институциональные изменения определяют то, как общество развивается во времени, и таким образом являются ключом к пониманию исторических перемен. Зависимость от траектории предшествующего развития возникает из‑за действия меха‑низмов самоподдержания институтов, которые (механизмы) закрепляют однажды выбранное направление развития

Продолжение т аблицы



Автор Содержание понятия «институциональная система» и ее свойствА. И. Гаврилов [3] Институциональная система регионального управления социально‑эко‑

номическим развитием должна соответствовать следующим критериям:быть демократичной, направленной на достижение желаемых результатов;обладать достаточной силой воздействия;быть достаточно простой для понимания;использовать систему социально‑психологических мотиваций;быть адаптивной;стимулировать прогрессивное развитие

Автор статьи под институциональной системой монопрофильного города понимает совокупность взаимосвязанных формальных норм и правил, а также организаций, спо-собствующих формированию и достижению стратегических целей развития города.

Актуальным вопросом является совершенствование индикаторов оценки эффек‑тивности влияния институциональной подсистемы на развитие города.

Можно отметить следующие предложения, касающиеся оценки эффективности влияния институциональной системы на развитие города:

• А. И. Татаркин и С. Н. Котлярова предлагают систему показателей оценки эффек‑тивности региональных институтов развития, включающих интенсивность внедрения инноваций в производстве, интенсивность внедрения инноваций в обществе, а также экономическое развитие [16];

• И. А. Никонова отмечает, что эффективность институтов развития должна оце‑ниваться совокупностью качественных и количественных показателей, отражающих влияние деятельности на изменение ключевых индикаторов развития. Предлагаются экономические, экологические и социальные показатели [12];

• М. Г. Орлов предлагает систему результирующих показателей, оценивающих дея‑тельность институтов развития, характеризующих не только рост валового внутрен‑него продукта, но и снижение трудоемкости, энергоемкости, материалоемкости и по‑вышение отдачи от использования основных производственных фондов, которые при системной оценке нейтрализуют его повышение [14];

• О. О. Комаревтсева и О. Р. Овчинникова предлагают использовать при расчете ин‑тегрального показателя набор индикаторов, включающий бюджетный, налоговый, инве‑стиционный, экономический и социальный потенциал муниципального обрзования [19].

Правительство Российской Федерации предлагает критерии эффективности бюд‑жетных инвестиций, направляемых через такой институт развития, как Инвестицион‑ный фонд РФ; критерии включают показатели финансовой эффективности, показатели бюджетной эффективности и показатели экономической эффективности1.

Влияние институциональной подсистемы на развитие монопрофильного города в настоящее время не изучено.

Автором статьи разработаны индикаторы оценки эффективности влияния инсти‑туциональной подсистемы на развитие монопрофильного города с характеристикой экономической, бюджетной и социальной эффективности, дополнившие и усовершен‑ствовавшие систему показателей оценки эффективности развития малого предприни‑мательства, разработанную Н. Н. Беспамятных [2].

Ввиду того, что государственная поддержка из институтов развития направляется в основном в малый бизнес, многие индикаторы связаны с эффективностью развития малого бизнеса в монопрофильном городе.

1 Об утверждении правил формирования и использования бюджетных ассигнований Инвес‑тиционного фонда РФ : постановление Правительства РФ от 1 марта 2008 г. 134.

Окончание т аблицы



В отличие от существующих теоретических разработок, предлагаемые автором по‑казатели учитывают особенности структуры монопрофильного города (в частности, наличие градообразующего предприятии). Показатели составлены на основе имею‑щейся статистической базы.

Индикаторы первого уровня характеризуют прогрессивность развития социаль‑но‑экономической системы в целом – изменение производительности труда и уровня доходов населения в результате институциональных изменений, а также соотношение между ними; индикаторы второго уровня характеризуют развитие отдельных струк‑турных элементов социально‑экономической системы моногорода в результате инсти‑туциональных преобразований.

Ниже представлена предлагаемая система индикаторов оценки эффективности влияния институциональной подсистемы на развитие монопрофильного города.

Экономическая эффективность:1. Производительность труда в малом бизнесе монопрофильного города ПТмб,

определяемая суммарным объемом продукции (работ, услуг), произведенным малыми предприятиями Вмб на одного среднесписочного работника (без внешних совместите‑лей), занятого на малых предприятиях Чмп : ПТмб = Вмб / Чмп.

2. Производительность труда на градообразующем предприятии (комплексе пред‑приятий) монопрофильной территории ПТгп, определяемая суммарным объемом продукции (работ, услуг), произведенным градообразующим предприятием (ком‑плексом предприятий) Вгп на одного среднесписочного работника (без внешних сов‑местителей), занятого на градообразующем предприятии (комплексе предприятий) Чгп : ПТгп = Вгп / Чгп.

3. Доля фонда заработной платы сектора малого бизнеса ФЗПмб в фонде оплаты тру‑да экономики монопрофильного города ФЗПэмт : Офзмп = ФЗПмб / ФЗПэмт × 100.

4. Доля фонда заработной платы на градообразующем предприятии ФЗПгп в фонде оплаты труда монопрофильного города ФЗПэмт : (Офзгп = ФЗПгп / ФЗПэмт × 100).

5. Доход монопрофильного города от поддержки малого бизнеса, рассчитываемый как сальдированный финансовый результат от деятельности субъектов малого пред‑принимательства Сфр плюс налоговые поступления по сектору малого бизнеса в бюд‑жет монопрофильного города Нп минус объем финансирования программы государст‑венной поддержки малого бизнеса за счет средств бюджета монопрофильного города Фмб минус объем налоговых льгот и преференций, предоставляемых малому бизнесу Омп : NPVмб = Сфр + Нп – Фмб – Омп.

6. Доход монопрофильного города от поддержки среднего и крупного бизнеса, рас‑считываемый как сальдированный финансовый результат от деятельности субъектов среднего и крупного бизнеса Сскфр плюс налоговые поступления по сектору среднего и крупного бизнеса в бюджет монопрофильного города Нп минус объем финансиро‑вания программы государственной поддержки среднего и крупного бизнеса за счет средств бюджета монопрофильного города Фскб минус объем налоговых льгот и пре‑ференций, предоставляемых среднему и крупному бизнесу Омп : NPVскб = Сскфр + Нп –

– Фскб – Омп.7. Сальдо налоговых платежей по монопрофильному городу за счет малого, сред‑

него и крупного бизнеса Снп как разница начисленных Ннобщ и поступивших налоговых платежей Нпобщ : Снп = Ннобщ – Нпобщ.

8. Эффективность развития государственно‑частного партнерства Эгчп минус соот‑ношение объема поддержки из муниципальных институтов развития Пмир и привле‑чения внебюджетных источников для реализации стратегических проектов Пвс : Эгчп = = Пмир / Пвс.

9. Доля инвестиций градообразующего предприятия Иигп в общем объеме инвести‑ций монопрофильного города Иимп: Оигп =Иигп / Иимп × 100.



10. Доля инвестиций малого бизнеса (Иимб) в общем объеме инвестиций монопрофильного города Иимп : Оимб = Иимб / Иимп × 100.

Социальная эффективность:1. Темп изменения индекса среднемесячной заработной платы в малом бизнесе

монопрофильного города Iзпмб в сравнении со средним темпом по области Iзпсо : Тимб = = Iзпмб / Iзпсо × 100.

2. Количество малых предприятий монопрофильного города Чмп, приходящихся на муниципальный объем бюджетного финансирования развития малого бизнеса Фмб : Чмп / Фмб.

3. Количество рабочих мест (численность первично занятых в малом бизнесе), со‑зданных в малом бизнесе Чмз, приходящееся на муниципальный объем бюджетного финансирования развития малого бизнеса Фмб : Чмз / Фмб.

4. Удовлетворенность населения деятельностью органов местного самоуправления.Бюджетная эффективность:1. Эффективность муниципальной поддержки развития малого бизнеса Эмп, исчи‑

сленная как отношение дохода монопрофильного города от поддержки малого бизнеса NPVмб к расходам местного бюджета на эти цели Фмб : Эмп = NPVмб / Фмб.

2. Стоимость государственной поддержки создания одного рабочего места в ма‑лом бизнесе Смгп минус муниципальный объем государственной поддержки развития малого бизнеса монопрофильного города Фмб деленный на среднесписочную числен‑ность работников (без внешних совместителей), занятых на малых предприятиях монопрофильного города Чмз : Смгп = Фмб / Чмз.

Предлагаемая система индикаторов позволяет комплексно оценивать эффектив‑ность институционального обновления с позиций обеспечения системного социаль‑но‑экономического развития монопрофильного города.

Источники1. Барлыбаев У. А. Институциональные аспекты устойчивого развития сельских

территорий в условиях становления инновационной экономики : автореф. дис. … канд. экон. наук. М., 2011.

2. Беспамятных Н. Н. Институциональные факторы эффективного развития мало‑го предпринимательства : дис. … канд. экон. наук. Екатеринбург, 2004.

3. Гаврилов А. И. Региональная экономика и управление. М. : ЮНИТИ‑ДАНА, 2002.4. Грицюк Т. В. Государственное регулирование экономического развития регио‑

нов // Финансы и кредит. 2009. 18. С. 9−12.5. Дроздов Н. Д. Институциональная экономика : учеб. пособие. Тверь : ТГУ, 2006.6. Кешишева Н. Г. Проблемы и перспективы развития особых экономических зон

в России // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2011. 2. С. 8−10.

7. Клейнер Г. Б. Эволюция институциональных систем. М. : Наука, 2004.8. Концептуальные подходы к разработке стратегии развития монопрофильного

города / Е. Г. Анимица (рук. авт. кол.), В. С. Бочко, Э. В. Пешина, П. Е. Анимица; под науч. ред. А. И. Татаркина, М. В. Федорова. Екатеринбург : Изд‑во УрГЭУ, 2010.

9. Корчинская М. В. Управление социумом монопрофильного города российского севера: проблемы и возможности // Современное общество: взгляд изнутри : матери‑алы I Междунар. науч.‑практ. конф. (Санкт‑Петербург, 25−26 февраля 2012 г.). СПб., 2012. С. 40−42.

10. Мамаева Л. Н. Институциональная экономика : курс лекций. М. : Дашков и Co, 2013.

11. Нелюбин В. В. Современный российский город: местное самоуправление в усло‑виях становления гражданского общества : дис. … канд. социол. наук. Красноярск, 2004.



12. Никонова И. А. Оценка эффективности деятельности институтов развития // Промышленные ведомости. 2009. 11‑12. С. 17.

13. Нуртдинов Р. М., Нуртдинов А. Р. Институциональная система как фактор эко‑номического развития // Ученые записки Казанского университета. Сер.: Гуманитар‑ные науки. 2011. Т. 153. Кн. 4. С. 177−188.

14. Орлов М. Г. Роль институтов в содействии развития реального сектора экономи‑ки // Проблемы современной экономики. 2011. 3. С. 358−360.

15. Переверзева Т. А. Оценка эффективности функционирования институциональ‑ной торговой среды // Проблемы современной экономики. 2010. 2. С. 107−112.

16. Татаркин А. И., Котлярова С. Н. Региональные институты развития как факторы экономического роста // Экономика региона. 2013. 3. С. 9−17.

17. Трещевский Ю. И., Исаева Е. М. Регион как институциональная система // Вест‑ник Воронежского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. 2012. 1. С. 81−87.

18. Kokh I. A. Social development trends of single‑industry towns with the town‑form‑ing enterprise // Вопросы управления. 2009. 4. URL: http://vestnik.uapa.ru/en/is‑sue/2009/04/10.

19. Komarevtseva О. О., Ovchinnikova O. P. Assessment of efficiency of local power bod‑ies as the main factor of territories development // Вопросы управления. 2014. 4. URL: http://vestnik.uapa.ru/en/issue/2014/04/06.

***

Indicators to Assess the Institutional Subsystem Influence on the Development of Single-Industry Towns

by Svetlana G. Pyankova

On the basis of the review of existing theoretical approaches the author’s own definitions of the con‑cepts “single‑industry town” and “institutional system of a single‑industry town” are proposed. To assess the influence of institutional subsystem on the development of a single‑industry town the author sug‑gests indicators based on statistics, which take into account the specifics of a single‑industry town struc‑ture (particularly, the presence of an enterprise vital to the economy of a town). The said system enables comprehensive evaluation of the efficiency of institutional renewal from the standpoint of maintaining a systemic socioeconomic development of a town. Indicators of the first level characterize the progress in development of the socioeconomic system as a whole, i.e. changes in labour productivity and popula‑tion income caused by institutional transformations as well as the ratio between them; indicators of the second level – development of the structural elements of the socioeconomic system of a single‑industry town brought about by institutional changes.

Keywords: single‑industry town; indicator; efficiency; small business; institutional system; govern‑ment support.

References:1. Barlybaev U. A. Institutsional’nye aspekty ustoychivogo razvitiya sel’skikh territoriy v usloviyakh

stanovleniya innovatsionnoy ekonomiki. Avtoref. Diss. kand. ekon. nauk [Institutional aspects of sustain‑able rural development in the conditions of innovative economy formation. Abstract of Cand. econ. sci. diss.]. Moscow, 2011.

2. Bespamyatnykh N. N. Institutsional’nye faktory effektivnogo razvitiya malogo predprinimatel’stva. Diss. kand. ekon. nauk [Institutional factors of efficient development of small entreprenership. Cand. econ. sci. diss.]. Yekaterinburg, 2004.

3. Gavrilov A. I. Regional’naya ekonomika i upravlenie [Regional economics and management]. Mos‑cow.: YUNITY‑DANA, 2002.



4. Gritsyuk T. V. Gosudarstvennoe regulirovanie ekonomicheskogo razvitiya regionov [State regula‑tion of the regional economic development]. Finansy i kredit – Finance and Credit, 2009, no. 18, pp. 9–12.

5. Drozdov N. D. Institutsional’naya ekonomika [Institutional economics]. Tver: Tver State Univer‑sity, 2006.

6. Keshisheva N. G. Problemy i perspektivy razvitiya osobykh ekonomicheskikh zon v Rossii. Fi‑nansovyy universitet [Problems and prospects of development of special economic zones in Russia]. Vestnik Taganrogskogo instituta upravleniya i ekonomiki – Bulletin of the Taganrog Institute of Manage-ment and Economics, 2011, no. 2, pp. 8–10.

7. Kleiner G. B. Evolyutsiya institutsional’nykh sistem [The evolution of institutional systems]. Mos‑cow: Nauka Publ., 2004.

8. Animitsa Ye. G., Bochko V. S., Peshina E. V., Animitsa P. Ye. Kontseptual’nye podkhody k razrabotke strategii razvitiya monoprofil’nogo goroda [Conceptual approaches to the development of strategy for single‑industry towns]. Yekaterinburg: Ural State University of Economics, 2010.

9. Korchinskaya M. V. Upravlenie sotsiumom monoprofil’nogo goroda rossiyskogo severa: problemy i vozmozhnosti [Management of the society in single‑industry towns in the Russian North: Challenges and opportunities]. Materialy I mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii “Sovremennoe obsh-chestvo: vzglyad iznutri” [Proc. International Sci.‑Prac. Conf. “Modern Society: A View from the Inside]. Saint Petersburg, 2011, pp. 40–42.

10. Mamayeva L. N. Institutsional’naya ekonomika [Institutional economics]. Moscow: Dashkov i Co Publ., 2013.

11. Nelyubin V. V. Sovremennyy rossiyskiy gorod: mestnoe samoupravlenie v usloviyakh stanovleniya grazhdanskogo obshchestva. Diss. kand. sotsiol. nauk [Modern Russian city: local government in the con‑ditions of formation of civil society. Cand. sociol. sci. diss.]. Krasnoyarsk, 2004.

12. Nikonova I. A. Otsenka effektivnosti deyatel’nosti institutov razvitiya [Evaluation of the efficien‑cy of development institutions]. Promyshlenniye vedomosti – Industrial Gazette, 2009, no. 11–12, p. 17.

13. Nurtdinov R. M., Nurtdinov A. R. Institutsional’naya sistema kak faktor ekonomicheskogo raz‑vitiya [The institutional system as a factor in economic development]. Uchenye zapiski kazanskogo uni-versiteta – Scientific Notes of the Kazan University, 2011, Vol. 153, Book 4, pp. 177–188.

14. Orlov M. G. Rol’ institutov v sodeystvii razvitiya real’nogo sektora ekonomiki [The role of institu‑tions in promoting the development of the real sector of the economy]. Problemy sovremennoy ekono-miki – Problems of Modern Economics, 2011, no. 3, pp. 358–360.

15. Pereverzeva T. A. Otsenka effektivnosti funktsionirovaniya institutsional’noy torgovoy sredy [Evaluating the efficiency of the institutional trading environment]. Problemy sovremennoy ekonomiki – Problems of Modern Economics, 2010, no.2, pp. 107–112.

16. Tatarkin A. I., Kotlyarova S. N. Regionalniye instituty rzvitiya kak factory ekonomicheskogo ros‑ta [Regional institutions as factors behind economic growth]. Ekonomika regiona – Economy of Region, 2013, no. 3, pp. 9–17.

17. Treshchevskiy Yu. I., Isaeva Ye. M. Region kak institutsional’naya Sistema [Region as an institu‑tional system]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie – Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and Management, 2012, no. 1, pp. 81–87.

18. Kokh I. A. Social development trends of single‑industry towns with the town‑forming enter‑prise. Voprosy upravleniya – Management Issues, 2009, no. 4. Available at: http://vestnik.uapa.ru/en/is‑sue/2009/04/10.

19. Komarevtseva О. О., Ovchinnikova O. P. Assessment of efficiency of local power bodies as the main factor of territories development. Voprosy upravleniya – Management Issues, 2014, no. 4. Available at: http://vestnik.uapa.ru/en/issue/2014/04/06.

Contact Info:Svetlana G. Pyankova, Cand. Sc. (Econ.)Phone: (343) 371‑45‑36e‑mail: [email protected]

Institute of Economics (Ural branch of RAS)29 Moskovskaya St., Yekaterinburg, Russia, 620014


ДРОБОТУН Михаил Владимирович

Старший преподаватель кафедры статистики, эконометрики и информатики



РАДКОВСКАЯ Елена Владимировна

Кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики, эконометрики и информатики


КОЧКИНА Елена Михайловна

Кандидат экономических наук, профессор кафедры статистики, эконометрики и информатики



Многомерные статистические методы в исследовании показателей

конкурентоспособности территории

Обосновывается возможность и целесообразность применения многомерных статистических методов для исследования показателей конкурентоспособности территорий. Рассматриваются наиболее значимые для оценки конкурентоспособности показатели, такие как производительность труда и влияющие на нее факторы. В качестве практической иллюстрации приводится технология использования факторного анализа, позволяющая построить итоговую экономикоматематическую модель, наилучшим образом согласующуюся с исходными статистическими данными. Подробно описана процедура выделения общих факторов, найденные числовые значения которых позволяют оценить их влияние на производительность труда. К достоинством описываемой методики относится появляющаяся в результате применения процедуры вращения возможность корректной экономической трактовки общих факторов. Кроме того, использование методики факторного анализа позволяет избежать проблем, возникающих при обработке больших массивов статистической информации.

JEL classification: C38, J01

Ключевые слова: конкурентоспособность; дисперсия; фактор; факторная нагрузка; общность; характерность; корреляция; модель.

По мере развития процессов глобализации возрастает значимость конкуренции между странами в различных направлениях. Территориальная конкуренция ока‑

зывает значительное влияние на социально‑экономические процессы, действуя как © К

очки

на Е

. М.,

Радк

овск

ая Е

. В.,

Дроб

отун

М. В

., 20

16



мощный стимул активизации потенциалов саморазвития территорий. По мнению ав‑торов, конкуренция становится принципом, определяющим стратегии развития тер‑риторий и повышения качества жизни населения, что обусловливает повышенное вни‑мание к этому вопросу [3; 4; 7].

В практическом плане повышение конкурентоспособности требует учета большого числа факторов и разработки активных стратегий, таких как формирование благопри‑ятного инвестиционного климата, поддержка бизнеса и инноваций, обеспечение высо‑кого качества услуг, наращивание культурного и образовательного потенциала, разви‑тие туризма, внедрение информационных технологий управления и т. д. [9].

Одним из наиболее значимых показателей конкурентоспособности, оценивающим эффективность общественного производства и экономического роста, является произ‑водительность труда [5]. В качестве важнейшего вспомогательного показателя можно рассматривать величину выработки, позволяющей количественно измерить результа‑ты выполнения любой работы от производства продукции до продажи товаров или оказания услуг. В связи с этим выявление резервов роста производительности труда и определение факторов, под влиянием которых происходит его изменение, становится приоритетной задачей в анализе территориального экономического развития.

Реальный, направленный на получение практических результатов, анализ произво‑дительности труда неизбежно наталкивается на трудности, связанные с использовани‑ем конкретных статистических методов в исследуемом предметном поле. Например, та‑кие широко известные статистические характеристики, как средние, моды, дисперсии, параметры стандартных распределений при значительном количестве анализируемых показателей не всегда поддаются содержательной интерпретации, а для проведения полноценного анализа необходимо решать проблему выявления структуры существу‑ющих взаимосвязей [1]. Построение стандартной регрессионной модели также может приводить к возникновению трудноразрешимых проблем, например статистической незначимости параметров. В этом случае вполне оправданным является применение методов многомерного статистического анализа, например факторного анализа.

Задача факторного анализа состоит в замене набора показателей некоторыми обо‑бщенными показателями (факторами), которые являются линейной комбинацией ис‑ходных показателей. Необходимо найти такую систему факторов, которая достаточно адекватно отражает информацию, содержащуюся в исходных показателях [6]. Выде‑ляемые факторы могут быть общими для двух и более переменных, а могут быть и ха‑рактерными для каждого показателя. Общие факторы, число которых должно быть меньше количества исходных показателей, представляют особый интерес для после‑дующего анализа.

Рассмотрим методику применения факторного анализа на примере исследования производительности труда как одного из наиболее характерных и важных показателей для повышения конкурентоспособности территорий.

На основе теоретического анализа выявляются исходные показатели, оказывающие влияние на производительность труда. Совокупность исходных данных представля‑ет собой матрицу, столбцы которой соответствуют различным показателям, а стро‑ки – отдельным предприятиям. Предлагаемая форма является наиболее типичной для представления экспериментальных данных. Таким образом, рассматриваемая стати‑стическая информация представлена матрицей Х размерности 6 × 17. В нашем случае анализируются шесть показателей, с величиной которых связана производительность труда, а именно: х1j – доля рабочих, занятых при машинах и механизмах; х2j – доля ра‑бочих, занятых вручную; х3j – процент текучести кадров; х4j – коэффициент сменно‑сти по всем рабочим на одного рабочего; х5j – электровооруженность фактическая; х6j – доля полуавтоматов и автоматов в технологическом оборудовании. Для исследова‑ния выбраны семнадцать предприятий одной отраслевой принадлежности. Элементы



матрицы представляют собой численные значения анализируемых показателей для каждого предприятия. Необходимо уменьшить объем этой информации и извлечь из нее все наиболее значимое, отбросив второстепенное, случайное.

Поскольку исходные показатели являются разномасштабными и имеют различную природу, то выполняется переход к нормированным значениям исходных показателей, т. е. переход от параметра xij к нормированному показателю zij:

,ij iij

i

x xz

−=

σ

где xij – значение i‑го показателя для j‑го предприятия, xi, σi – среднее значение и сред‑нее квадратическое отклонение для i‑го показателя. В результате получена матрица Z, размерность которой совпадает с размерностью матрицы Х, но элементы матрицы Z представляют собой уже безразмерные величины. При этом дисперсии нормирован‑ных переменных равны между собой и принимают единичное значение [2].

Как правило, на начальном этапе факторного анализа определяются значения ма‑трицы парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Таблица 1Корреляционная матрица

Показатель х1 х2 х3 х4 х5 х6

х1 1,000х2 −0,253 1,000х3 −0,240 −0,586 1,000х4 −0,082 −0,099 0,093 1,000х5 0,495 −0,419 −0,008 0,049 1,000х6 0,393 −0,184 −0,118 0,006 0,022 1,000

Корреляционная матрица является исходной для проведения компонентного ана‑лиза. Для матрицы парных коэффициентов корреляции определяются собственные значения, которые необходимы для последующего анализа (табл. 2). Собственные зна‑чения найдены с использованием пакета прикладных программ Statgraphics.

Таблица 2Собственные значения

Показатель х1 х2 х3 х4 х5 х6

Собственное значение 1,936 1,572 0,974 0,946 0,349 0,225

При определении количества выделяемых факторов для последующего анализа ча‑сто оставляют те факторы, у которых собственные значения превышают единицу. Гра‑фическая иллюстрация выделения факторов исходя из величин их собственных зна‑чений представлена ниже (рис. 1). В нашем случае это условие выполняется для двух факторов: х1 и х2 (см. табл. 2).

Для выполнения факторного анализа от корреляционной матрицы необходимо перейти к редуцированной корреляционной матрице, на главной диагонали которой вместо единиц располагаются рассчитанные общности. Поскольку редуцированная корреляционная матрица R является основой для проведения факторного анализа, возникает проблема определения общности для каждого показателя [10].

Дисперсии каждой переменной включают в себя общность и характерность. Общ‑ность показателя представляет собой сумму относительных вкладов всех общих



факторов в дисперсию данного показателя. Характерность является той частью ди‑сперсии показателя, которая связана с фактором, присущим только данному показа‑телю, и случайной ошибкой. В дальнейшем характерность будет рассматриваться без деления на указанные составные части.

Рис. 1. Графическая иллюстрация выделения двух факторов

Общность может быть разложена по каждому из выделенных факторов. С ис‑пользованием пакета прикладных программ Statgraphics получена матрица весовых коэффициентов (факторных нагрузок), которые характеризуют стохастические связи между исходными показателями и общими факторами. Значения весовых коэффици‑ентов можно рассматривать как координаты показателей в системе, где общие факто‑ры являются координатными осями. Выдвигаем предположение, что каждый элемент исходной матрицы Z является результатом воздействия неких гипотетических общих факторов F и одного характерного фактора ω:

zij = aj1F1j + aj2F2j + aj3F3j + aj4F4j + aj5F5j + aj6F6j + βjωj. (1)

Для рассматриваемой ситуации j = 1, 2, …, 17.В качестве общих рассматриваются те факторы, которые связаны значимыми весо‑

выми коэффициентами более чем с одним показателем. Если фактор имеет значимые весовые коэффициенты со всеми показателями, то он является генеральным. Для из‑учаемой статистической выборки генеральных факторов не выявлено.

Формула (1) в определенном смысле напоминает регрессионную модель зависимо‑сти показателя zij от шести других показателей плюс остаточный член. Однако суще‑ствует принципиальное различие с регрессионной моделью. В регрессионном анализе показатели Fj являются значениями непосредственно измеряемых показателей, тогда как в данном случае показатели Fj являются гипотетическими факторами и оценивают‑ся с использованием математического аппарата.

Согласно формуле (1), наблюдаемые значения показателей рассматриваются как линейные комбинации гипотетических факторов, которые не имеют непосредственно‑го измерения. В процессе анализа необходимо представить нормированные показате‑ли z в виде линейной комбинации общих и характерных факторов.

Одной из основных является задача определения количества общих факторов и на‑грузок каждого из них по исходным показателям. В данном случае авторами применял‑ся метод главных факторов. Этот подход предполагает использование метода главных компонент в отношении редуцированной матрицы парных коэффициентов корреля‑ции между исходными показателями. В качестве критерия выделения факторов ис‑пользовалось достижение максимальной дисперсии. Целью выполнения данного шага



являлось выделение небольшого количества факторов, представляющих большую часть изменчивости выбранных шести показателей.

Определение фактора означает определение его нагрузок на исследуемые показа‑тели. По результатам анализа выделены два общих фактора, для которых определены весовые коэффициенты – факторные нагрузки (табл. 3).

Таблица 3Матрица весовых коэффициентов общих факторов

Показатель Factor 1 Factor 2х1 0,716 −0,545х2 −0,779 −0,505х3 0,251 0,876х4 0,087 0,295х5 0,741 −0,103х6 0,440 −0,393

Значения в графе Factor 1 являются весовыми коэффициентами первого общего фактора, значения в графе Factor 2 – весовыми коэффициентами второго общего фак‑тора. Выделенные векторы отвечают требованиям простой структуры Терстоуна, так как не все факторные нагрузки имеют высокие значения. Эта таблица позволяет запи‑сать уравнения для оценивания общих факторов. Например, первый общий фактор можно выразить следующей линейной комбинацией исходных показателей:

0,716∙х1 – 0,779∙х2 + 0,251∙х3 + 0,087∙х4 + 0,741∙х5 + 0,440∙х6.

Линейная комбинация исходных показателей для второго общего фактора имеет вид:

–0,545∙х1 – 0,505∙х2 + 0,876∙х3 + 0,295∙х4 – 0,103∙х5 – 0,393∙х6.

Весовой коэффициент связи между показателем х1 и первым общим фактором равен 0,716. Квадрат данного весового коэффициента (0,7162 = 0,513) отражает вклад первого показателя в дисперсию первого общего фактора. Весовой коэффициент связи между показателем х1 и вторым общим фактором равен −0,545. Вклад первого показа‑теля в дисперсию второго общего фактора составляет 0,297 (−0,5452). Аналогично ин‑терпретируются остальные весовые коэффициенты.

На основе вкладов общих и характерного факторов в дисперсию показателей опре‑деляются общность и характерность (табл. 4).

Таблица 4Расчетные значения общности и характерности

для дисперсии изучаемого процесса

ПоказательВклад показателя

в дисперсию первого фактора

Вклад показателя в дисперсию второго

фактораРасчетная общность Расчетная

характерность

х1 0,513 0,297 0,810 0,190х2 0,608 0,255 0,863 0,137х3 0,063 0,768 0,831 0,169х4 0,008 0,087 0,095 0,905х5 0,550 0,011 0,560 0,440х6 0,194 0,154 0,348 0,652



Далее определяются вклады показателей в дисперсию первого и второго общих факторов. Дисперсия первого общего фактора равна сумме вкладов всех шести пока‑зателей в его дисперсию:

0,513 + 0,608 + 0,063 + 0,08 + 0,550 + 0,194 = 1,936.

Аналогично определяется дисперсия второго общего фактора:

0,297 + 0,255 + 0,768 + 0,087 + 0,011 + 0,154 = 1,572.

Вклад показателя хj в дисперсию фактора можно найти как отношение вклада пока‑зателя хj к дисперсии рассматриваемого фактора. В табл. 5 представлены вклады в ди‑сперсии первого и второго общих факторов всех рассматриваемых показателей.

Таблица 5Вклады показателей в дисперсии общих факторов

Показатель Вклад показателей в дисперсию первого общего фактора

Вклад показателей в дисперсию второго общего фактора

х1 0,265 0,189х2 0,314 0,162х3 0,033 0,489х4 0,004 0,055х5 0,284 0,007х6 0,100 0,098

Для дальнейшего анализа определяются вклады общих факторов в суммарную общность. Величина суммарной общности по выделенным факторам исчисляется как сумма расчетных общностей для всех рассматриваемых показателей:

0,810 + 0,863 + 0,831 + 0,095 + 0,560 + 0,348 = 3,507.

Поскольку дисперсии нормированных переменных равны между собой и принима‑ют единичное значение, то общая дисперсия процесса равна шести (согласно количест‑ву показателей). Величина суммарной общности равна 3,507, следовательно, суммарная характерная дисперсия составляет 2,493.

Для определения вклада общего фактора в суммарную общность находится отно‑шение дисперсии фактора к величине суммарной общности. Вклад первого общего фактора в суммарную общность составляет 0,552, а второго – 0,448. Получив значе‑ния вкладов в суммарную общность выделенных факторов, можно определить вклады каждого показателя в общность первого и второго общих факторов. Для этого вклад каждого показателя в дисперсии общих факторов умножим на вес соответствующего фактора в суммарной общности процесса (табл. 6).

Таблица 6Вклады показателей в суммарную общность выделенных общих факторов

Показатель Вклад показателя в суммарную общность первого фактора

Вклад показателя в суммарную общность второго фактора

х1 0,146 0,085х2 0,173 0,073х3 0,018 0,219х4 0,002 0,025х5 0,157 0,003х6 0,055 0,044



Вклад в дисперсию первого общего фактора определяется как отношение диспер‑сии этого фактора (1,936) к общей дисперсии (6). Аналогично определяются вклады в дисперсию остальных факторов (табл. 7).

Таблица 7Собственные значения и процент дисперсии для анализируемых факторов

Фактор Собственное значение Процент дисперсии Накопленный процент дисперсии

F1 1,936 32,2 32,2F2 1,572 26,2 58,4F3 0,974 16,2 74,7F4 0,946 15,8 90,4F5 0,349 5,8 96,3F6 0,225 3,7 100,0

На рис. 2 показано изменение суммарного вклада главных компонент в общую ди‑сперсию исследуемого процесса.

Рис. 2. Изменение суммарного вклада факторов в общую дисперсию

Таким образом, на основе собранной статистической информации установлено ми‑нимальное количество факторов, которые воспроизводят наблюдаемые взаимосвязи, а также значения общностей для каждого показателя. Далее имеет смысл выявить лег‑ко интерпретируемые общие факторы. Для получения таких факторов используется процедура вращения, т. е. существующая система координат вращается вокруг ее на‑чала [8], в результате чего остаются неизменными расстояния от точек до начала коор‑динат (длина векторов) и углы между векторами. При этом число факторов и значения общностей показателей фиксируются. Целью вращения является получение простой структуры, т. е. чтобы большинство наблюдений находились вблизи координатных осей. К простой структуре, согласно Терстоуну, предъявляются следующие требования:

• каждый показатель должен иметь высокую факторную нагрузку хотя бы с одним фактором;

• каждый фактор должен иметь высокие факторные нагрузки не менее чем с r пере‑менными (в качестве показателя r рассматривается надежность, которая представляет собой сумму общности и основной части характерности – специфичности);

• должны быть такие признаки, которые с одним фактором имеют нулевую или близкую к ней нагрузку, а с другими – максимально большую;

• если число факторов больше четырех, то необходимо иметь как можно больше показателей с нулевыми факторными нагрузками;

• следует стремиться к тому, чтобы было как можно меньше показателей с высоки‑ми факторными нагрузками по двум и более факторам.



Важнейшей целью факторного анализа является получение факторов, которые можно содержательно интерпретировать. Поскольку в процессе вращения система ко‑ординат может принимать большое количество возможных положений, то необходим критерий, по которому можно судить о близости к желаемому результату. Существуют различные критерии. Авторами выбран метод варимаксного вращения (Varimax Rota‑tion). Целью выполняемого вращения по указанному методу является максимизация дисперсии выделяемого фактора и минимизация разброса вокруг нее. После выполне‑ния вращения по выбранному методу, были рассчитаны новые весовые коэффициенты (факторные нагрузки) общих факторов (табл. 8).

Таблица 8Матрица весовых коэффициентов общих факторов после вращения

Показатель Factor 1 Factor 2х1 0,886 −0,158х2 −0,463 −0,805х3 −0,176 0,894х4 −0,058 0,302х5 0,707 0,247х6 0,571 −0,149

В целом можно признать, что матрица факторных нагрузок после вращения отве‑чает требованиям простой структуры. На ее основе можно интерпретировать выделен‑ные факторы. Ниже приведена графическая иллюстрация факторных нагрузок в про‑странстве выделенных факторов (рис. 3).

Рис. 3. Факторные нагрузки после процедуры вращения в пространстве общих факторов

Первый фактор имеет высокие факторные нагрузки с первым, пятым и шестым по‑казателями. Его можно интерпретировать как производственный ресурс предприятия. Второй фактор имеет высокие факторные нагрузки с вторым и третьим показателями. Это фактор в большей мере характеризует организацию работы на предприятии. Чет‑вертый показатель (коэффициент сменности) характеризуется невысокими фактор‑ными нагрузками и имеет высокую расчетную характерность. Второй фактор, как до выполнения процедуры вращения, так и после нее, имел более высокую факторную нагрузку с коэффициентом сменности. Отметим, что после выполнения процедуры вращения факторная нагрузка увеличилась, что свидетельствует о целесообразности выполненных действий.



На основе факторных нагрузок определяются значения факторов для каждого наблюдения. Значения факторов рассчитываются в два этапа. На первом этапе опре‑деляются коэффициенты регрессии для каждого фактора по показателям, характе‑ризующим выбранные объекты (предприятия). На втором этапе значения факторов определяются по формуле (в качестве примера выбран первый фактор):

6

11

,j i iji

F b z=

= ⋅∑

(2)

где F1j – значение первого фактора для j‑го предприятия; bi – коэффициенты уравнения регрессии первого фактора по i‑му показателю, zij – значение i‑го показателя для j‑го предприятия.

В табл. 9 приведены численные значения выделенных общих факторов.

Таблица 9Значения факторов для анализируемых предприятий

предприятия Factor 1 Factor 2 предприятия Factor 1 Factor 21 −0,137 −1,684 10 1,210 3,0192 −0,227 −2,423 11 1,792 −0,5213 −1,074 −2,690 12 −3,222 0,6684 −1,018 −2,362 13 −1,035 0,5975 −0,744 −0,900 14 2,891 1,7946 0,107 1,482 15 −1,801 1,2997 2,542 1,167 16 0,102 0,0838 1,751 −1,149 17 −3,299 1,0819 2,162 0,539

Выделенные факторы представляют собой интегральные показатели, по их величи‑нам можно выделить предприятия с лучшими производственными характеристиками. Как видно из табл. 9, для предприятия 14 величина первого фактора принимает макси‑мальное значение, т. е. это предприятие обладает лучшими производственными харак‑теристиками. В число предприятий с высокими производственными характеристиками можно также включить предприятия 7 и 9. Минимальные производственные воз‑можности характеризуют предприятие 17 (самое низкое значение первого фактора).

Полученные значения факторов можно использовать для построения корреляци‑онно‑регрессионной модели [2]. Анализ позволил выделить два существенных фак‑тора, объединяющих практически все исходные показатели. Затруднения возникли с показателем х4, который имеет недостаточно высокие факторные нагрузки с обоими выделенными общими факторами.

На основе результатов факторного анализа авторами построена регрессионная мо‑дель зависимости производительности труда от выделенных общих факторов. Как по‑казали результаты регрессионного анализа, коэффициент корреляции достигает поро‑гового значения (0,7), нулевая гипотеза для коэффициента детерминации отвергается, нулевая гипотеза для первого общего фактора отвергается, а влияние второго общего фактора нельзя признать установленным.

Далее строилась регрессионная модель зависимости производительности труда от первого общего фактора и тех показателей, с которыми второй общий фактор имеет высокие факторные нагрузки (х2; х3; х4). Полученные результаты нельзя признать удов‑летворительными, так как по итогам регрессионного анализа статистическое влияние показателей х2 и х4 нельзя признать установленным.

Модель зависимости производительности труда от первого общего фактора и показателя х3 демонстрирует выполнение всех требований к качеству результатов



регрессионного анализа. В процессе построения окончательного варианта модели был удален один статистический выброс. Полученная регрессионная модель характеризу‑ется высокой корреляцией между изучаемыми показателями (0,83), все коэффициенты модели являются значимыми, выборка данных для построения модели признается до‑статочной, статистические выбросы отсутствуют.

Как показывают результаты проведенного анализа, на основе исходных статистиче‑ских данных с использованием факторного анализа были получены два общих фактора, имеющих содержательную экономическую интерпретацию. Тем самым существенно снижена размерность статистического массива и устранена проблема мультиколлине‑арности. Построенная регрессионная модель отражает зависимость производительно‑сти труда от процента текучести кадров и первого общего фактора, характеризующего производственные возможности предприятия.

Таким образом, использование факторного анализа позволяет выявлять законо‑мерности, лежащие в основе эмпирических данных, и более глубоко исследовать эко‑номические показатели на основе полученных в процессе анализа новых сведений об изучаемом объекте. По мнению авторов, применение рассмотренной методики фак‑торного анализа дает возможность не только нивелировать часть проблем, возника‑ющих при обработке больших массивов статистической информации, но и в целом повысить практическую значимость результатов любых экономических исследований.

Источники1. Грезина М. А., Колчина О. А., Ракитина М. С. Анализ концептуальных подходов

и формирование критериев оценки уровня развития бюджетного сектора на основе факторного анализа // Известия Южного федерального университета. Технические на‑уки. 2013. 6 (143). С. 91−101.

2. Кадочникова Е. И. К вопросу о методах анализа многомерных данных // Путь на‑уки. 2014. 5 (5). С. 64−66.

3. Конкурентоспособность региона: новые тенденции и вызовы / под ред. А. И. Та‑таркина. Екатеринбург : Ин‑т экономики УрО РАН, 2003.

4. Кочкина Е. М., Радковская Е. В., Дроботун М. В. Развитие международной торгов‑ли как один из факторов повышения конкурентоспособности региона // Фундамен‑тальные исследования. 2014. 5‑3. С. 533−538.

5. Молчанова Е. Н. Конкурентоспособность персонала как один из ключевых факто‑ров конкурентоспособности организации // Молодой ученый. 2014. 6 (65). С. 458−460.

6. Попов А. А. Проведение факторного анализа экономики региона с использо‑ванием программной системы SPSS // В мире научных открытий. 2010. 2 (08). Ч. 1. С. 120−124.

7. Стратегии макрорегионов России: методологические подходы, приоритеты и пути реализации / под ред. А. Г. Гранберга. М. : Наука, 2004.

8. Стритецкий В., Стритецкий М., Куигли М. Дж. Д. HR‑сегментация в условиях чешского рынка труда // Управленец. 2015. 5 (57). С. 46−53.

9. Татаркин А. И. Программно‑проектные возможности повышения конкурен‑тоспособности территории // Проблемы теории и практики управления. 2013. 8. С. 8−15.

10. Филатов Е. А. Оценка результативных показателей по оригинальным методам в детерминированном факторном анализе // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. 10 (57). С. 255−262.

***



Multivariate Statistical Methods in the Study of the Indicators of Territorial Competitiveness

by Yelena M. Kochkina, Yelena V. Radkovskaya and Mikhail V. Drobotun

The article proves the possibility and relevance of applying multivariate statistical methods to study the indicators of territorial competitiveness. It looks at the indicators that are the most important for assessing the competitiveness, such as labour productivity and factors influencing it. The technology of factor analysis is used as a practical illustration allowing authors to construct the final economic‑math‑ematical model, which best suits the original statistical data. The article details the procedure of allocat‑ing common factors, the calculated numerical values of which enabled the authors to assess the factors’ impact on the labour productivity. The apparent advantage of the described method is the possibility of correct economic interpretation of the common factors, which results from the procedure of factor rota‑tion. Furthermore, using the methodology of the factor analysis helps avoid the problems linked with the processing of the vast amount of statistical information.

Keywords: competitiveness; dispersion; factor; factor loading; commonality; specificity; correlation; model.

References:1. Grezina M. A., Kolchina O. A., Rakitin M. S. Rakitina M. S. Analiz kontseptual’nykh podkhodov

i formirovanie kriteriev otsenki urovnya razvitiya byudzhetnogo sektora na osnove faktornogo analiza [The analysis of conceptual approaches and the formation of criteria for assessing the level of develop‑ment of the public sector on the basis of factor analysis]. Izvestiya Yuzhnogo federalnogo universiteta. Tekhnicheskie nauki – Izvestiya SFedU. Engineering Sciences, 2013, no. 6 (143), pp. 91–101.

2. Kadochnikova Ye. I. K voprosu o metodakh analiza mnogomernykh dannykh [On the problem of methods for multivariate data analysis]. Put nauki – The Way of Science, 2014, no. 5 (5), pp. 64–66.

3. Tatarkina A. I. (ed.). Konkurentosposobnost regiona: novye tendentsii i vyzovy [Regional competi‑tiveness: New trends and challenges]. Yekaterinburg: Institute of Economics (Ural branch of the Russia Academy of Sciences), 2003.

4. Kochkina Ye. M., Radkovskaya Ye. V., Drobotun M. V. Razvitie mezhdunarodnoy torgovli kak odin iz faktorov povysheniya konkurentosposobnosti regiona [Development of international trade as a factor in improving the competitiveness of a region]. Fundamentalnye issledovaniya – Fundumental Research, 2014, no. 5, pp. 533–538.

5. Molchanova Ye. N. Konkurentosposobnost personala kak odin iz klyuchevykh faktorov konkurentosposobnosti organizatsii [Personnel competitiveness as one of the key factors in the competi‑tiveness of an organization]. Molodoy ucheniy – Young Scientist, 2014, no. 5 (5), pp. 458–460.

6. Popov A. A. Provedenie faktornogo analiza ekonomiki regiona s ispol’zovaniem programmnoy sistemy SPSS [Carrying out a factor analysis of regional economy using SPSS software]. V mire nauch-nykh otkrytiy – In the World of Scientific Discoveries, 2010, no. 2–1, Part 1, pp. 120–124.

7. Granberg A. G. (ed.). Strategii makroregionov Rossii: metodologicheskie podkhody, prioritety i puti realizatsii [Strategies for macro‑regions of Russia: methodological approaches, priorities and ways of implementation]. Moscow: Nauka Publ., 2004.

8. Stříteský V., Stříteský M., Quigley M. J. D. Segmentation in Conditions Pertaining on the Czech Labour Market. Upravlenets – The Manager, 2015, no. 5 (57), pp. 46–53.

9. Tatarkin A. I. Programmno‑proektnye vozmozhnosti povysheniya konkurentosposobnosti terri‑torii [Program and project‑based possibilities to enhance territorial competitiveness]. Problemy teorii i praktiki upravleniya – Theoretical and Practical Aspects of Management, 2013, no. 8, pp. 8–15.

10. Filatov Ye. A. Otsenka rezul’tativnykh pokazateley po original’nym metodam v determinirovan‑nom faktornom analize [Evaluating the performance indicators with the use of the original methods in deterministic factor analysis]. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta – Bulletin of Irkutsk State Technical University, 2011, no. 10 (57), pp. 255–262.

Contact Info:Yelena M. Kochkina, Cand. Sc. (Econ.), Prof. of Statistics, Econometrics & Information Science Dept.Phone: (343) 221‑27‑61e‑mail: [email protected]




Yelena V. Radkovskaya, Cand. Sc. (Econ.), Associate Prof. of Statistics, Econometrics & Information Science Dept.Phone: (343) 221‑27‑61e‑mail: [email protected]


Mikhail V. Drobotun, Sr. lecturer of Statistics, Econometrics & Information Science Dept.Phone: (343) 221‑27‑61e‑mail: [email protected]



МАЛЬЦЕВ Андрей Александрович

Доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой мировой экономики



Пищевая промышленность РФ: новые возможности встроиться в экспортно-импортный оборот страны

В ретроспективе 1960−2010х годов выполнен сравнительный анализ динамики и изменения структуры экспортноимпортного оборота продовольствия в СССР и РФ. Составлен экспортноимпортный баланс по важнейшим продовольственным товарам в советской внешней торговле в динамике на 1960−1990 гг., что позволило выявить ключевые товарные подгруппы, усугублявшие его отрицательное сальдо. Выделены два «российских» этапа внешней торговли продукцией пищевой промышленности, на первом из которых, продолжавшемся почти 15 лет, итоговые показатели «застыли» на позднесоветском рубеже 1990 г., а на втором, стартовавшем в начале 2000х годов, с активизацией государственной аграрной политики продовольственный экспорт стал существенно опережать в динамике как общероссийский экспорт, так и продовольственный импорт. Для установления причин взрывного роста экспортных поставок продовольствия за десятилетие 2005−2014 гг. проведено сальдирование экспортноимпортных товаропотоков пищевой номенклатуры в потоварном разрезе всех подгрупп продуктового ассортимента. Определены опорные точки роста и проблемные зоны продовольственного экспорта и импорта в РФ на современном этапе.

JEL classification: L66, Q18

Ключевые слова: внешнеторговый оборот; импорт; пищевая промышленность; продовольственные товары; экспорт.

Консервативность структуры российской внешней торговли общеизвестна. Навер‑ное, будет моветоном напоминать о десятилетиями сохраняющейся и даже уси‑

ливающейся доминанте топливно‑энергетического сырья в экспорте страны (43,1% в 1994 г., 69,5% в 2014 г.1), прискорбно низкой и шаг за шагом сжимающейся доле ма‑шин и оборудования в суммарном вывозе (8,7% в 1994 г., 5,3% в 2014 г.), стабильно высоком отрицательно сальдо в торговле обработанной продукцией (по машинотех‑ническим изделиям перевес ввоза над вывозом за 20 лет возрос в 13 раз с 8,5 млрд до 109,9 млрд дол., по химпродукции плюс в 1,5 млрд дол. в 1994 г. сменился минусом в 20,8 млрд дол. в 2014 г.) и т. д. К сожалению, тезу «мы ничего не производим» [2] оте‑чественная внешняя торговля подтверждает как никакая другая отрасль экономики. По сути дела, на бесконечные призывы к диверсификации, прежде всего, экспортного товаропотока откликнулась только та часть переработчиков, вербальные обращения к которым государство подкрепило внушительной поддержкой в различных формах, особенно финансовой. Речь, в первую очередь, идет об ОПК, «закрывающем» половину российского машиностроительного экспортного сегмента (суммарный объем граждан‑ских и военных поставок которого возрос с 5,6 млрд дол. в 1994 г. до 26,4 млрд дол.

1 Здесь и далее внешнеторговая статистика приводится по данным сборников ГТК/ФТС РФ «Таможенная статистика внешней торговли Российской Федерации» за соответствующие годы. ©

Мал

ьцев

А. А

., 20

16


МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА

в 2014 г.), и пищевиках, сумевших нарастить экспортные продажи за два десятилетия в 10,9 раза (с 1,1 млрд до 11,7 млрд дол.), или почти синхронно с нефтяниками и газови‑ками (в 12,7 раза с 27,3 млрд до 346,1 млрд дол. за тот же период).

На успехах последних, равно как и проблемных точках, сдерживающих встраива‑ние российского продовольственного сектора в мирохозяйственные связи страны, осо‑бенно в свете резкого обновления его современного геополитического «окружения», есть смысл остановиться подробнее. Ведь за формально благополучным экспортным «фасадом» (1/7 российского «неминерального» вывоза) скрывается внушительная (тре‑тья по значимости, всего ничего уступающая химпрому) масса завозимого продоволь‑ствия, занимающего на середину 2010‑х годов 40% продуктовой розницы в стране [8] (не говоря о внушительной «импортной» составляющей стоимости отечественных продуктов питания1). При внимательном анализе структуры российского экспортно‑импортного товарооборота выясняется, что на всем 20‑летнем отрезке 1994–2014 гг. на внешнеторговом «поле» строго в противофазе друг к другу располагались металлурги и пищевики. В 1994 г. положительное сальдо в 8,6 млрд дол., заработанное первыми из них на мировых рынках невозобновляемых черных и цветных металлов, разменяли на 7,1 млрд дол. отрицательного сальдо вторых, занятых переработкой возобновимого сырья; в 2012 г. плюса в 22,2 млрд дол. чуть‑чуть не хватило для компенсации минуса в 23,7 млрд дол, зато в 2014 г. 21,0 млрд дол. «металлургического» перевеса экспорта над импортом один в один соответствовали 20,9 млрд дол. «переввоза» продовольст‑вия. Для страны, располагающей богатейшими биологическими (10% мировых запа‑сов пашни, 20% мировых запасов пресной воды, порядка 20 млн га неиспользуемых земель [15]), необходимыми экономическими ресурсами (9% мирового производства минеральных удобрений [9], многоотраслевым сельскохозяйственным машинострое‑нием) и способной, по оценкам экспертов, прокормить до 1,5 млрд чел. [25], такая мо‑дель внешнеторгового обмена российских металлов на импортное продовольствие, на первый взгляд, выглядит неестественно.

Впрочем, это впечатление «странности», надо признать, ошибочно и отвечает эко‑номическим реалиям. За ограниченностью места нет возможности углубляться в исто‑ки проблемы. Просто напомним, что с довоенного времени на долгие десятилетия ут‑вердилась модель «продовольствие в обмен на машины и оборудование», необходимые стране сначала для решения вопросов индустриализации, затем – восстановления раз‑рушенного войной хозяйства и его последующего развития. Ее основание, в свою оче‑редь, покоилось на исходном посыле, согласно которому сельское хозяйство выступает для экономики страны донором трудовых, материальных (сырье и продовольствие), финансовых (когда сплошь и рядом из села изымался не только прибавочный, но и, ча‑стично, необходимый продукт) ресурсов. Кстати, в позднесоветский период проблема только усугублялась (табл. 1).

Анализ представленных в табл. 1 данных позволяет сделать несколько обобщений. Прежде всего отметим, что относительное равновесие экспортно‑импортного оборота продовольствия в 1960 г.2 сменилось к 1975 г. отрицательным сальдо в 5,0 млрд инвалют‑ных рублей, удвоившемся к 1990 г. Фактически именно этот продовольственный дис‑баланс и предопределил максимальное в советской истории итоговое отрицательное

1 Например, всю сыродельную закваску российские сыроделы закупают за рубежом [23].2 В статистическом обзоре «Внешняя торговля в СССР за 1960 г.» (М.: Внешторгиздат, 1961)

в итоговой структуре экспорта и импорта выделялись только два раздела: «изделия промышлен‑ности» и «продукты сельского хозяйства». Впрочем, в разрезе первого из них отдельно огова‑ривалась доля продуктов из сельскохозяйственного сырья: 10,6% суммарного экспорта и 10,9% всего импорта страны. Продукты сельского хозяйства занимали соответственно 10,1 и 8,8% в том же 1960 г.

Табл

иц

а 1

Экс

порт

и и

мпор

т пи

щев

кусо

вых

това

ров

и сы

рья

для

их п

роиз

водс

тва,

196

0–19

90 гг

.

Шиф

р То

варн

ая гр

уппа

1960

1975

1990

Эксп

орт

Имп

орт

Эксп

орт

Имп

орт

Эксп

орт

Имп

орт

7210

4Ч

ай, т

ыс.

т5,

322

,617

,166

,96,

925

5,5

726

Таба

к (с

ырь

е), т

ыс.

т…

74,2

1,8

87,8

0,8

36,4

800

Мяс

о и

мясо

прод

укты

, ты

с. т

78,1

66,9

44,3

515,

249

,21

193,

180

001

Мяс

о св

ежем

орож

еное

, ты

с. т

68,0

43,9

17,6

406,

13,

265

0,2

8000

6Ко

нсер

вы м

ясны

е, м

лн у

сл. б

анок

16,6

26,1

57,5

60,2

69,2

479,

380

101

Мас

ло к

оров

ье, т

ыс.

т37

,24,

020

,011

,68,

729

8,9

802

Мол

око

и мо

лочн

ые

прод

укты

(кро

ме м

асла

кор

овье

го),

млн

инва

лютн

ых

рубл

ей6,

03,

224

,922

,731

,799

,680

2020

1Ко

нсер

вы м

олоч

ные,

млн

усл

. бан

ок31

,6…

74,3

…58

,6…

8020

5С

ыры

, ты

с. т

2,6

…8,

17,

14,

116

,681

0−81

2Ры

ба и

ры

бопр

одук

ты, т

ыс.

т51

,686

,249

0,8

28,3

1 04

0,9

552,

281

3Ко

нсер

вы р

ыбн

ые,

млн

усл

. бан

ок53

,5…

98,5

…15

6,9

…81

302

Конс

ервы

кра

бовы

е, м

лн у

сл. б

анок

12,0

…7,

9…

4,6

…81

6И

кра,

т19

9,0

66,0

2 13

9,0

…11

025

,0…

8160

1Че

рная

икр

а, т

……

96,0

72,0

96,0

43,0

8160

2Кр

асна

я ик

ра, т

……

45,0

…20

,0…

8200

1М

ука,

ты

с. т

37,7

527,

056

9,2

338,

918

7,7

264,

282

003

Круп

а, т

ыс.

т25

,5…

124,

2…

10,1

…83

Ово

щи,

фру

кты

и я

годы

, млн

инв

алю

тны

х ру

блей

7,5

99,9

22,7

…95

,663

1,2

8400

1С

ахар

раф

инир

ован

ный,

ты

с. т

242,

922

9,5

53,3

3,9

133,

532

,584

003

Конд

итер

ские

изд

елия

, ты

с. т

3,8

9,8

8,0

1,4

4,1

26,8

8030

1Яй

ца в

скор

лупе

, млн

шт.

…11

3,2

…76

3,7

…74

,684

1М

асла

рас

тите

льны

е пр

одов

ольс

твен

ные,

ты

с. т

91,8

59,3

416,

461

,311

5,5

567,

485

0Ви

нно‑

водо

чны

е из

дели

я и

беза

лког

ольн

ые

напи

тки,

млн

инв

алю

тны

х ру

блей

8,0

…36

,838

1,4

97,3

237,

685

001

Водк

а:мл

н дк

л…

…1,

50,

33,

6…

млн

инва

лютн

ых

рубл

ей…

…15

,73,

847

,3…

Шиф

р То

варн

ая гр

уппа

1960

1975

1990

Эксп

орт

Имп

орт

Эксп

орт

Имп

орт

Эксп

орт

Имп

орт

8500

3Ко

ньяк

:ты

с. дк

л…

…29

3,7

1 55

5,0

93,0

31,0

млн

инва

лютн

ых

рубл

ей…

…5,

132

,63,

11,

785

009

Вина

мар

очны

е:мл

н бу

тыло

к…

…9,

439

7,7

11,1

199,

6мл

н ин

валю

тны

х ру

блей

……

12,4

227,

220

,616

2,6

8501

0Ви

на в

иног

радн

ые:

тыс.

дкл

……

654,

557

,12

180,

023

8,0

млн

инва

лютн

ых

рубл

ей…

…2,

980

,625

,53,

885

1Та

бачн

ые

изде

лия,

млн

инв

алю

тны

х ру

блей

8,8

16,5

4,5

214,

37,

651

4,5

8510

104

Таба

к «Д

унза

», т

ыс.

т1,

1…

1,1

…1,

1…

8510

3П

апир

осы

и си

гаре

ты:

млрд

шт.

0,8

…1,

253

,40,

575

,3мл

н ин

валю

тны

х ру

блей

7,7

…3,

521

1,0

1,4

481,

580

002

Пти

ца д

омаш

няя

бита

я св

ежем

орож

еная

, ты

с. т

…3,

5…

48,3

…27

7,4

Ист

очни

ки: В

неш

няя

торг

овля

СС

СР

за 1

960

г. : с

тат.

обзо

р. М

. : В

неш

торг

изда

т, 19

61; В

неш

няя

торг

овля

СС

СР

в 19

75 г.

: ст

ат. с

б. М

. : С

тати

стик

а, 1

976;

Вне

шне

‑эк

оном

ичес

кие

связ

и С

СС

Р в

1990

г. :

стат

. сб.

М. :

Госк

омст

ат С

СС

Р, 1

991.

Око

нча

ние

таб

л. 1



сальдо внешней торговли (9,9 млрд р.). При этом если экспорт пищевкусовых товаров и сырья для их производства за 1975–1990 гг. не вырос практически ни на одну инва‑лютную копейку, то импорт почти удвоился. Самые глубокие «пробоины» экспортно‑импортному балансу СССР в 1990 г. нанесли закупки сахара‑сырца (его ввезли 3,9 млн т, в том числе 3,3 млн т с Кубы, на 3,0 млрд р., при том, что экспорт сахара рафинированного превысил импорт на 101,0 тыс. т), зерна (на 2,7 млрд р. в страну ввезли 32,0 млн т зерна, в том числе 15,7 млн т из США и 5,1 млн т из Канады, против 1,2 млн т встречных отгру‑зок, из которых 1,0 млн т предназначался Кубе) и мяса и мясопродуктов (на 1,2 млрд р. при почти отсутствовавшем экспорте). Фактически эти три позиции обеспечили ровно 2/3 итогового отрицательного сальдо товарной группы «пищевкусовые товары и сырье для их производства» в 1990 г. Из всего продовольственного ассортимента только по рыбе и рыбопродуктам, сахару рафинированному, коньячной продукции и винам ви‑ноградным производители смогли закончить 1990‑й внешнеторговый год в плюсе.

Собственно, с этого рубежа стартовал непосредственно российский этап включе‑ния отечественного АПК в глобальные агропродовольственные цепочки. Внешнетор‑говый оборот РФ в разрезе сельскохозяйственного сырья в его пореформенной эво‑люции детально разбирался нами ранее [20]). Поэтому сосредоточимся на выявлении особенностей «обустройства» отечественного пищепрома в системе мирохозяйствен‑ных связей (табл. 2). Как видно из представленных в табл. 2 сводных данных, факти‑чески до середины 2000‑х годов объемные параметры российской внешней торговли один в один соответствовали советскому итогу за 1990 г.

Таблица 2Экспорт и импорт Российской Федерации продовольственных товаров

и сельскохозяйственного сырья (кроме текстильного), 1994–2014 гг., млрд дол.

ГодПродовольственные товары и сельскохозяйст‑

венное сырье (кроме текстильного) В том числе продовольственные товары

Экспорт Импорт Сальдо Экспорт Импорт Сальдо1994 1,2 10,5 −9,3 1,1 8,2 −7,11995 1,3 13,0 −11,7 1,1 10,8 −9,71996 1,7 11,2 −9,5 1,6 8,5 −6,91997 1,4 12,7 −11,3 1,2 10,4 −9,21998 1,2 10,3 −9,1 1,1 8,6 −7,51999 0,8 7,7 −6,9 0,7 5,9 −5,22000 1,6 7,4 −5,8 1,5 5,6 −4,12001 1,5 8,7 −7,2 1,1 7,3 −6,22002 2,2 9,8 −7,6 1,2 8,2 −7,02003 2,7 11,3 −8,6 1,4 9,1 −7,72004 2,5 12,8 −10,3 1,5 9,6 −8,12005 3,9 16,3 −12,4 2,5 12,4 −9,92006 4,8 20,4 −15,6 3,5 14,7 −11,22007 8,3 26,2 −17,9 4,4 19,1 −14,72008 8,4 33,4 −25,0 5,3 24,6 −19,32009 9,3 28,3 −19,0 6,0 21,8 −15,82010 8,1 33,7 −25,6 6,0 24,1 −18,12011 13,1 42,5 −29,2 8,8 30,3 −21,52012 16,8 40,7 −23,9 10,0 27,0 −17,02013 16,3 43,3 −27,0 11,2 29,1 −17,92014 19,0 39,9 −20,9 11,7 26,5 −14,8

Рассчитано по: Таможенная статистика внешней торговли Российской Федерации : стат. сб. М. : Росстат, 1994−2014.



Вслед за обозначившимся в начале 2000‑х годов разворотом государства «лицом» к АПК1 на целом ряде участков продовольственного «фронта» активизируется рост внутреннего производства и, как следствие, происходит взрывное ускорение экспорта. За десятилетие 2005–2014 гг. экспортное производство в стране расширилось в 2,2 раза, в том числе топливно‑энергетических товаров – в 2,3, а продовольствия – в 4,8 раза. Нельзя, конечно, не признать и параллельного наращивания импорта продовольст‑венных товаров, в частности его утроения на коротком отрезке, как говорят, «жир‑ных» 2002–2008 гг. с 8,2 млрд до 24,6 млрд дол. Здесь‑то, впрочем, объяснение лежит на поверхности: «жить стали лучше…». Вот в части резкого подъема кривой импорта в 2010‑х годах требуются пояснения, причем методического порядка. Дело в том, что, начиная с отчетности за 1995 г., в таможенной статистике внешней торговли РФ пере‑стали учитываться данные о взаимном товарообороте с Республикой Беларусь. Толь‑ко с 2010 г. итоговые показатели РФ стали сводиться с учетом Республики Беларусь, с 2011 г. – и Республики Казахстан. Правда, в потоварном разрезе российско‑белорус‑ские и российско‑казахстанские перетоки товаров восстановлены в сводной отчетно‑сти только с 2012 г. Это более чем существенное обстоятельство приходится принимать во внимание, как в контексте нашего разговора, так и в целом, поскольку на РБ и РК в 2014 г. приходилось 6,8% суммарного российского экспорта и 6,9% – импорта. При этом белорусский рынок оказался четвертым в Европе по значимости для сбыта рос‑сийских товаров в 2014 г. (после Нидерландов, Германии и Италии) и третьим «по весу» поставщиком продукции европейского происхождения (после Германии и Италии), равно как и Казахстан, занимавший 4‑е место на азиатском континенте по ввозу това‑ров в РФ (после Китая, Японии и Республики Корея) и 5‑е – по их закупке в РФ (после Китая, Турции, Республики Корея и Японии).

Разобраться с резким ускорением динамики трансграничных продовольственных перетоков в РФ в первой половине 2010‑х годов поможет табл. 3, рассчитанная по мате‑риалам сборника «Таможенная статистика внешней торговли Российской Федерации» за соответствующие годы.

Прежде всего обращает на себя внимание удвоение отрицательного сальдо в тор‑говле продовольствием с 7,1 млрд до 14,8 млрд дол., весь прирост которого в 1994–2014 гг. обеспечили две «ударные» товарные группы: «мясо и пищевые мясные субпро‑дукты» (с «вкладом» в 4,3 млрд дол.) и «молочная продукция» (нарастившая перевес импорта над экспортом с 0,4 млрд до 3,5 млрд дол.).

Нетто‑вывозящей товарной группой в единственном числе осталась позиция «рыба и ракообразные, моллюски и прочие водные беспозвоночные». За прошедшие десяти‑летия к ней, по существу, добавилась только продукция масложировой промышленно‑сти, на что прямое влияние оказали рекордные урожаи масличных культур российских аграриев, что позволило, в частности, за 2004–2014 гг. удвоить производство подсол‑нечного масла (до 4,0 млн т), а его экспортерам закрепиться на втором месте в мире после Украины [19].

Все остальные подотрасли российской пищевой промышленности (исключая, по‑жалуй, мукомольно‑крупяную с нулевым балансом) экспортно‑импортное «сорев‑нование» своим зарубежным конкурентам пока проигрывают, и только к середине 2010‑х годов в отдельных ее секторах обозначились признаки если не перелома, то, по крайней мере, исправления ситуации.

Подробный разбор причин сложившегося положения дел выходит за рамки насто‑ящей работы. Хотелось бы тем не менее определиться в главном: есть ли у российских пищевиков возможности в перспективе отыграть утраченные позиции на внутреннем рынке и, кто знает, отыскать со временем место под экспортным «солнцем». Понятно,

1 См. подробнее [21].

Табл

иц

а 3

Экс

порт

и и

мпор

т РФ

по

важ

нейш

им гр

уппа

м пр

одов

ольс

твен

ных

това

ров,

млн

дол

.1

Ном

ер

груп

пыТо

варн

ая гр

уппа

1994

2012

2013

2014

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

Вс

его,

РФ

, млр

д до

л., и

з них

:63

243,

038

649,

624

593,

452

7 874

,632

0 807

,220

7 067

,452

6 526

,031

9 327

,820

7 198

,249

9 611

,028

8 577

,121

1 033

,9

02М

ясо

и пи

щев

ые

мясн

ые

су

бпро

дукт

ы15

,61 1

48,2

−1 13

2,6

59,8

7 372

,5−7

312,

786

,16 7

48,2

−6 66

2,1

104,

85 5

27,8

−5 42

3,0

03Ры

ба и

рак

ообр

азны

е, м

оллю

ски

и пр

очие

вод

ные б

еспо

звон

очны

е28

2,4

177,

110

5,3

2509

,9²

2 377

,22 8

19,1

²2 8

63,0

505,

82 8

68,3

²2 5

66,1

1056

,555

0,1³

54

9,7³

754,

3³

Вс

его

3 060

,0

682,

83 3

68,8

3 6

22,6

04

Мол

очна

я пр

одук

ция;

яйц

а пт

иц;

мед

нату

раль

ный;

пищ

евы

е пр

о‑ду

кты

жив

отно

го п

роис

хож

де‑

ния,

в д

руго

м ме

сте

не п

оиме

но‑

ванн

ые

или

не в

клю

ченн

ые

81,0

502,

3−4

21,3

276,

53 2

06,3

−2 92

9,8

325,

24 4

07,6

−4 08

2,4

316,

63 8

24,2

−3 50

7,6

05П

роду

кты

жив

отно

го п

роис

хож

‑де

ния,

в д

руго

м ме

сте

не п

оиме

‑но

ванн

ые

или

не в

клю

ченн

ые

10,0

7,2

2,8

47,6

116,

5−6

8,9

79,3

96,9

−17,

672

,073

,3−1

,3

11

Про

дукц

ия м

уком

ольн

о‑кр

упя‑

ной

пром

ыш

ленн

ости

; сол

од;

крах

малы

; ину

лин;

пш

енич

ная

клей

кови

на54

,637

,517

,115

5,0

174,

4−1

9,4

164,

618

6,1

−21,

518

2,8

179,

33,

5

15Ж

иры

и м

асла

жив

отно

го и

ли

раст

ител

ьног

о пр

оисх

ожде

ния

74,5

257,

1−1

82,6

2 248

,61 3

02,1

946,

52 1

85,2

1 236

,094

9,2

2 266

,31 2

41,6

1 024

,7

16Го

товы

е пр

одук

ты и

з мяс

а, р

ыбы

ил

и ра

кооб

разн

ых

91,4

655,

2−5

63,8

179,

962

5,0

−445

,120

7,5

715,

5−5

08,0

177,

469

5,8

−518

,4

17С

ахар

и к

онди

терс

кие

изде

лия

из

саха

ра74

,01 0

97,9

−1 02

3,9

274,

666

0,5

−385

,927

4,8

656,

7−3

81,9

260,

981

1,5

−550

,618

Кака

о и

прод

укты

из н

его

24,4

858,

5−8

34,1

556,

81 3

88,1

−831

,366

9,2

1 404

,3−7

35,1

652,

71 3

68,6

−715

,9

19

Гото

вые

прод

укты

из з

ерна

хле

б‑ны

х зл

аков

, мук

и, к

рахм

ала

или

моло

ка; м

учны

е ко

ндит

ерск

ие

изде

лия

14,9

381,

5−3

66,6

432,

21 0

00,0

−567

,857

7,1

1 228

,3−6

51,2

623,

21 2

83,6

−660

,4

Ном

ер

груп

пыТо

варн

ая гр

уппа

1994

2012

2013

2014

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

Эксп

орт

Имп

орт

Сал

ьдо

20П

роду

кты

пер

ераб

отки

ово

щей

, ф

рукт

ов, о

рехо

в ил

и пр

очих

ча‑

стей

рас

тени

й16

,065

2,3

−636

,316

3,3

1 554

,6−1

391,

324

3,7

1 600

,5−1

356,

826

7,7

1 605

,0−1

337,

3

21П

рочи

е ра

зны

е пи

щев

ые

про‑

дукт

ы24

,066

5,1

−641

,148

0,4

1 632

,3−1

151,

961

1,7

1 817

,9−1

206,

260

6,4

1 765

,1−1

158,

7

22А

лког

ольн

ые

и бе

залк

огол

ьны

е на

питк

и и

уксу

с15

3,9

1 188

,8−1

034,

952

3,6

3 094

,8−2

571,

258

4,6

3 407

,4−2

822,

855

2,2

3 068

,4−2

516,

2

23О

стат

ки и

отх

оды

пищ

евой

про

‑мы

шле

ннос

ти; г

отов

ые

корм

а дл

я ж

ивот

ных

16,6

134,

1−1

17,5

823,

71 2

09,1

−385

,41 0

42,0

1 405

,6−3

63,6

1 229

,01 2

84,2

−55,

2

24Та

бак

и пр

омы

шле

нны

е за

мени

‑те

ли т

абак

а14

2,1

454,

8−3

12,7

673,

51 2

95,3

−621

,873

5,2

1 330

,1−5

94,9

816,

31 2

14,0

−397

,7И

того

(02–

05, 1

1, 1

5–24

)1 0

75,4

8 217

,6−7

142,

29 9

55,5

27 00

8,7

−17 0

53,2

11 15

5,0

29 10

4,1

−17 9

49,1

11 75

0,9

26 50

8,5

−14 7

57,6

При

меча

ния.

¹ С у

чето

м да

нны

х о

торг

овле

с Ре

спуб

лико

й Бе

лару

сь и

Рес

публ

икой

Каз

ахст

ан.

² Ры

ба и

мор

епро

дукт

ы Р

Ф, п

одле

жащ

ие д

оста

вке

для

офор

млен

ия н

а те

ррит

ории

Рос

сийс

кой

Фед

ерац

ии.

³ Ры

ба и

все

вид

ы м

орск

их п

роду

ктов

, вы

ловл

енны

е (д

обы

тые)

оте

чест

венн

ыми

суд

ами

в от

кры

том

море

и п

рода

ваем

ые

с ни

х за

гра

ницу

, в т

ом ч

исле

на

ино‑

стра

нны

е су

да, н

аход

ящие

ся в

тер

рито

риал

ьны

х во

дах

инос

тран

ных

госу

дарс

тв и

ли в

отк

рыто

м мо

ре.

Око

нча

ние

таб

л. 3



что речь не идет о неком искусственном импортозамещении, скажем, в условиях контр‑санкционного продовольственного эмбарго, к тому же вызванного к жизни обстоя‑тельствами внешнего порядка1. Попутно, буквально на полях, заметим, что его первое последействие, захватившее осень – начало зимы 2014/15 г., в рассматриваемой нами динамике пока практически не просматривается. Поэтому сосредоточимся на имею‑щейся в нашем распоряжении общехозяйственной и внешнеторговой статистике и от‑крытой информации. Для лучшей иллюстративности происходящих процессов мы все товарные позиции продовольственной номенклатуры российской внешнеторговой статистики в стоимостном и физическом выражении (при непременном условии – для обеспечения сводимости – одновременного наличия соответствующей информации в «экспортном» и «импортном» разделах статбюллетеней) систематизированно «разло‑жили» по странам‑реципиентам и поставщикам продуктов питания в РФ. За обширно‑стью выборки (77 позиций, занявших около 50 страниц табличного материала) конста‑тируем главное в разрезе базовых (по стоимостной значимости) подгрупп.

Начнем с экспорта. Здесь три отрасли – рыбная, масложировая и кормозаготови‑тельная – в 2014 г. обеспечили 54,2% российских поставок продовольственных товаров за рубеж. Правда, только в случае с жирами и маслами растительного или животного происхождения «ларчик» открывается относительно просто: почти весь экспорт «за‑крывают три позиции – масло подсолнечное (на сумму 1,5 млрд дол., 1/3 закупок кото‑рого с 1994 г. на протяжении всего рассматриваемого 20‑летия осуществляла Турция), масло рапсовое (на 0,3 млрд дол., 1/2 которого импортировала Норвегия) и маргарин (на 0,2 млрд дол., экспорт которого с 1994 г. возрос стократно с 1,5 тыс. до 152,4 тыс. т, а главные потребители традиционно находятся в пределах СНГ).

С рыбопродукцией ситуация, на первый взгляд, выглядит еще однозначнее, так как 3/4 (2,7 млрд дол.) «рыбного» экспорта составляет рыба мороженая (за исключением рыбного филе) и рыба, выловленная отечественными судами в открытом море и про‑данная с них за границу без захода для оформления на территорию РФ.

Что касается внушительного экспорта товаров группы 23 «Остатки и отходы пи‑щевой промышленности; готовые корма для животных» (1,2 млрд дол. в 2014 г.), то его сердцевину формируют, к сожалению, не дорогостоящие (от 1 тыс. дол. за 1 т) «мука тонкого и грубого помола и гранулы из мяса… рыбы… непригодные для употребле‑ния в пищу» (71,9 млн дол., целиком разбираемые на нужды животноводства в КНР и Республику Корея), а кратно более дешевые (от 200 дол. за 1 т) «жмыхи и отходы, по‑лучаемые при извлечении растительных жиров или масел…» (0,5 млрд дол.) и отходы переработки сои на масло (0,3 млрд дол.). Экспорт «продуктов, используемых для кор‑мления животных» (2309), растет стабильно, но обеспечивает всего 1/10 часть суммар‑ного вывоза данной товарной группы (144,8 млн дол. против, правда, «изначальных» 4,7 млн дол. в 1994 г.). Однако встречный поток вдвое более дорогих витаминно‑кор‑мовых добавок, премиксов, пр. в 2014 г. достиг 0,5 млн т и приближается по стоимости к миллиарду долларов (0,8 млрд дол.).

Во вдвое большем по стоимости продовольственном импорте в РФ своим «весом» выделяются продукция мясопереработки, молочной, спирто‑водочной (в том числе пиво‑безалкогольной) и рыбоперерабатывающей промышленности. На эти четы‑ре отрасли приходится (симметрично специализации в экспорте) также чуть больше половины (56,5%) всего продовольственного импорта в РФ. Безусловным лидером (5,5 млрд дол.) в этом ряду выступает мясная продукция (в «абсолютном зачете» среди

1 См.: О мерах по реализации Указа Президента Российской Федерации от 6 августа 2014 г. 560 «О применении отдельных специальных экономических мер в целях обеспечения безопас‑ности Российской Федерации» : постановление Правительства РФ от 7 августа 2014 г. 778 // Российская газета – Федеральный выпуск. 2014. 6450 (178).



всех 97 товарных групп занявшая в 2014 г. 10‑е место, из неметаллурго‑машиностро‑ительного реестра уступив по стоимости только фармацевтике и пластмассам). От‑радно, впрочем, отметить, что по мере восстановления отечественного животновод‑ства в «мясном» импорте развернулись обратные процессы. За 2012–2014 гг. удалось стабилизировать импорт говядины (с понижательным трендом год к году: 597,8; 571,2 и 531,7 тыс. т соответственно), на 14% сократить ввоз мяса птицы (единственная «мяс‑ная» позиция, по которой итог 2014 г. – 454,5 тыс. т – оказался ниже начального рубежа 1994 г. – 500,6 тыс. т), ровно в два раза – свинины (с 735,1 тыс. до 372,3 тыс. т) и пищевых субпродуктов. В целом к 2014 г. доля импорта в потреблении мяса птицы снизилась до 13%, свинины – 31%, говядины – 59% [4]. В сложившейся в РФ структуре потребления самообеспеченность страны по мясу на 2014 г. оценивалась в 79,7% [32].

По молоку самообеспеченность страны на тот же 2014 г. оценивалась приблизи‑тельно так же (76,4%) [32]. Однако «молочный» импорт (в 1994–2014 гг. росший самы‑ми высокими темпами, если не считать закупки готовых кормов для животноводства, и не выказывавший ни малейших намерений к торможению) остается одним из самых проблемных звеньев российского продовольственного импорта. Конечно, природу не обманешь. Если за 1990–2014 гг. поголовье коров в стране сократилось с 20,5 млн до 8,5 млн голов, а вступление в ВТО, неблагоприятные природные обстоятельства (например, засуха 2012 г., втрое «подбросившая» цены на фуражное зерно) и нехватка действенной государственной поддержки именно данного сегмента животноводства (с самым длительным, заметим, в отрасли производственным циклом) только разго‑няли эти процессы, то даже повышение эффективности (средние годовые надои на фу‑ражную корову в хозяйствах всех типов в стране за тот же период удвоились: с 2,2 т в 1995 г. до 4,0 т в 2014 г.1) компенсировать накопленный негатив не смогло.

Усугубил ситуацию «белорусский» фактор. До 2012 г. баланс взаимных поставок мо‑лочной продукции в рамках Таможенного союза еще как‑то выдерживался [26]. Однако с присоединением РФ к ВТО на российский рынок просто хлынул безлимитный поток молочных изделий из Республики Беларусь, уже в 2012 г. составивший (в пересчете на молоко) 4,3 млн т из 8 млн т импортируемого страной молока [17]. В 2013 г. из РБ им‑портировали в РФ уже 4,8 млн т «молочки» (опять же в пересчете на молоко), тогда как на производителей третьих стран пришлись 5,7 млн т [7]. В целом за 2012–2014 гг. Бе‑лоруссия удвоила «молочные» поставки в Россию с 973,9 млн до 1 812,3 млн дол., значи‑тельно укрепив свои позиции на целом ряде сегментов рынка (сухое молоко, сыры, пр.). Например, в 2014 г. отечественные сыровары произвели 378,0 тыс. т сыров (нарастив годовой выпуск сразу на 14,1% [12]), что при более чем скромном экспорте в 25,2 тыс. т и ввозе из РБ 130,7 тыс. т означало: каждая четвертая головка сыра на российских прилавках оказалась белорусского происхождения (при недозагруженности, как утвер‑ждают специалисты, мощностей отечественных сыроварен) [12].

Формально «рыбная» подгруппа единственная, по которой и в советский, и в рос‑сийский период баланс внешней торговли сводился с положительным итогом, нараста‑ющим с каждым годом, т. е. тревог вроде бы не вызывающая. Нельзя, конечно, не при‑знать, что с остановкой падения общероссийского вылова рыбы с 7,9 млн т в 1990 г. до 3,0 млн т в 2004 г.2 и стабилизацией его объемов в 2010‑х годах у отметки 4,3 млн т [11] удалось повысить долю отечественной рыбной продукции на рынке РФ до 78% в 2013 г. (с 72,5% в 2009 г.) [16], довести среднедушевое потребление рыбы в стране до 22,3 кг [31], с запасом перекрыв рекомендуемые нормы. Однако за внешне благополуч‑ным фасадом скрываются своим проблемы. Одна из главных: 80% суммарного вылова

1 Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России : стат. сб. М. : Рос‑стат, 2015. С. 92, 105.

2 Российский статистический ежегодник 2006. М. : Росстат, 2006. С. 395.



рыбы не проходит глубокой переработки в РФ, другими словами, бóльшая часть до‑бавленной стоимости формируется за рубежом [5]. Это особенно убедительно можно проиллюстрировать на примере внешнеторгового «рыбооборота». В 2014 г. Россия экс‑портировала в Китай 697,4 тыс. т (2/3 всего вывоза товарной позиции 0303) мороженой рыбы (кстати, в основном минтая – базовой позиции российского «рыбного» экспор‑та [30]) на 895,0 млн дол., а взамен ввезла 32,2 тыс. т филе рыбного на 82,0 млн дол. Не‑сложные расчеты показывают, что в среднем 1 т филе обходилась ровно вдвое дороже (2,6 тыс. дол.) 1 т рыбы мороженой (1,3 тыс. дол.). К этому можно добавить, что целый ряд таких специфически «рыбных» продуктов, как рыбий жир для фармацевтики или рыбная мука1 для животноводства, почти целиком оказались в России к дню сегод‑няшнему «импортно‑подданными» [28]. При этом нельзя забывать: мировой рыбный промысел приближается к биологическому пределу, поэтому опережающими темпами растет товарное рыбоводство, а на долю аквакультур уже приходится, по оценкам, от 1/2 до 2/3 общемирового вылова рыбы и морепродуктов. Вклад России в его итог пока менее 1% (140 тыс. т [6]), но с 1 января 2014 г. вступил в силу федеральный закон, регла‑ментирующий данную сферу хозяйствования2, так что есть основания рассчитывать на выправление ситуации.

Товарное наполнение группы «алкогольные и безалкогольные напитки и уксус» в российском импорте на середину 2010‑х годов формировали три позиции: пиво (0,2 млрд дол.) и воды (природные, искусственные минеральные, газированные, об‑щим итогом на 0,3 млрд дол.), вина виноградные натуральные (1,1 млрд дол.) и крепкие спиртные напитки (1,2 млрд дол.; все данные – на 2014 г.). Удивительно, но в каждом конкретном случае товарный набор определяли поставщики двух стран: по «минерал‑ке» – почти 3/4 завоза обеспечили Грузия (вышедшая в 2014 г. на первое место по объе‑му поставок в РФ – с итогом в 68,6 млн дол.) и Франция (39,2 млн дол.); по пиву – око‑ло 1/2 поставок составила продукция Германии (49,6 млн дол.) и Чешской Республики (35,3 млн дол.), ровно 1/2 импорта натуральных виноградных вин «закрыли» виноделы Италии (334,2 млн дол.) и Франции (241,1 млн дол.).

Надо честно признать, что в одночасье эту ситуацию не исправить. Так, на «пив‑ном» рынке в РФ за 2008–2015 гг. закрыто 11 пивоваренных заводов [29], прежде всего под давлением акцизной политики государства: уже в 2010 г. в пересчете на 1 г чистого спирта «пивные» акцизы сравнялись с «водочными» и по сумме впервые превысили их [18]. С вином и виноматериалами ситуация еще сложнее. На середину 2010‑х годов в РФ насчитывалось всего 90 тыс. га виноградников, а для того, чтобы соотношение собственного вина к импортному на рынке составляло «здоровые» (по оценкам экспер‑тов) 70 : 30, России необходимо иметь 350 тыс. га [24]. Виноградная лоза, в зависимости от способа размножения, может дать первый урожай на второй‑третий год после по‑садки, но виноделы получат дивиденды в лучшем случае через 5–7 лет [13], а рассчиты‑вать на эмбарго или обвальное падение рубля для обращения ситуации в свою пользу все‑таки бесперспективно.

Подведем итоги.Не разгоняя алармистских настроений, напомним все чаще приводимый в послед‑

нее время специалистами общеизвестный факт: природный ресурс планеты сокраща‑ется [33] (урбанизация и «биологизация» все большего количества индустриальных

1 Парадоксально, но из 4,3 млн т российского улова водных биоресурсов 1,6 млн т составля‑ют так называемые «потерянные отходы» (попросту выбрасываемые за борт при первоначаль‑ной разделке рыбы), из которых рыбопереработчики могли бы произвести 400 тыс. т рыбной муки [10].

2 Об аквакультуре (рыбоводстве) и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации : федер. закон от 2 июля 2013 г. 148‑ФЗ.



процессов уменьшают площадь пашни под продовольственными культурами; растет ареал загрязнения индустриальными отходами остающихся в распоряжении челове‑ка пахотных земель – в Китае уже около 1/5 пахотного клина непригодна для земле‑делия [3]; постепенно выбирается биологический потенциал сельскохозяйственных культур и продуктивности одомашненных животных), что усиливает напряжение на глобальном рынке продовольствия, выливающееся в рекордно низкие мировые запа‑сы продовольствия [22] и рост цен. С 2000 г. продовольствие в мире за десятилетие подорожало более чем в два раза, в своей динамике существенно обогнав рост дохо‑дов большинства развивающихся стран [27]. Более того, с 2011 г. поднялась вторая волна глобальной агфляции [14]. В складывающихся обстоятельствах именно продо‑вольственный комплекс России как «сердцеобразующее» ядро ее реальной экономики со всеми его неиспользуемыми резервами призван не только обеспечить стабильность всего национального хозяйства, но и, в конечном счете, в случае комплексного раз‑вития – исправление структурных перекосов и переформатирование модели участия страны в мирохозяйственных связях. Не забыть бы только при этом, что данный тезис нуждается в подкреплении реальными действиями, так как за разговорами из 17% всех неиспользуемых сельскохозяйственных угодий [1] 8 млн га успели так зарасти кустар‑ником и лесом, что их считается практически невозможным вернуть в оборот (так на‑зываемая «пашня под лесом») [15].

Скорость перенацеливания объединенных усилий государства, бизнеса и населе‑ния в решающей степени будет зависеть от выверенности действий государства на агропродовольственном «поле». Как‑то при этом только некстати вспоминается, что Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства»1, где, фактически, впервые дава‑лось определение государственной аграрной политики, нацеливающей на устойчивое развитие сельского хозяйства и сельских территорий, увидел свет на 17‑м году россий‑ской государственности, а Федеральный закон «О промышленной политике в Россий‑ской Федерации» от 31 декабря 2014 г. 488‑ФЗ, касавшийся, стало быть, в том числе, переработки сельскохозяйственного сырья, создания современной промышленной инфраструктуры, инфраструктуры поддержки деятельности в данной сфере, пр., – на 24‑м году, с немалым разрывом в семь лет. Остается надеяться на сакраментальное про «долго запрягающих, но быстро скачущих» и не терять веры в российский АПК.

Источники1. Геращенко Е., Ментюкова С. Сельхозземли ввели в правительственный оборот //

Коммерсант. 2013. 113. 2 июля. С. 7.2. Гурова Т., Ивантер А. Мы ничего не производим // Эксперт. 2013. 30−31 (861).

С. 5−11.3. Журман О. Гумус под дустом // Российская газета. 2013. 6115 (139). 28 июня.4. Зиброва А. Без еды виноватые // Коммерсант. 2014. 14 окт.5. Зиброва А. Рыбное вместо // Коммерсант. 2015. 8 июля.6. Зиброва А., Трутнев О. Молочное лобби воспользовалось моментом // Коммер‑

сант. 2014. 21 марта.7. Зиброва А., Трутнев О. Рыба плывет к деньгам // Коммерсант. 2014. 14 марта.8. Зыкова Т. Очередь не занимать // Российская газета. 2015. 13 авг.9. Инкижинова С. От мотыги к нанотехнологиям // Эксперт. 2013. 3. С. 30.10. Инкижинова С. Тянем невод по старинке // Эксперт. 2014. 38. С. 27.11. Инкижинова С., Калянина Л., Литвинова Н. Укол адреналина // Эксперт. 2014.

34. С. 33.

1 Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России : стат. сб. М. : Рос‑стат, 2015. С. 92, 105.



12. Калянина Л., Кузьмина В. Фальсификат вместо импортозамещения // Эксперт. 2015. 16. С. 24.

13. Колбина Л. Ставка на винную карту // Эксперт‑Урал. 2016. 1–2. С. 57.14. Коротаев А., Исаев Л. Революция бугров и разломов // Эксперт. 2012. 30‑31. С. 8.15. Крючкова Е. В Минсельхозе созрели планы на урожай // Коммерсант. 2015. 4 авг.16. Кузьмин В. Ловить по науке // Российская газета. 2014. 24 апр.17. Литвинова Н. «Большого молока» не будет // Эксперт. 2013. 32. С. 29.18. Литвинова Н. Проверка на крепость // Эксперт. 2011. 20. С. 67.19. Литвинова Н. Рекорды маслом // Эксперт. 2014. 20. С. 32.20. Мальцев А. А. Экспортно‑импортные потоки агропродовольствия и сельскохо‑

зяйственного сырья: сравнительный анализ советской и российской моделей // Агро‑продовольственная политика России. 2014. 4. С. 2−13.

21. Мальцева В. А. Государственная поддержка сельского хозяйства в зарубеж‑ных странах: эволюция теории и практики реализации. Екатеринбург: УМЦ УПИ, 2015. С. 218–221.

22. Маркелов Р. За общим столом // Российская газета. 2012. 16 окт.23. Матвеева А., Краснова В., Литвинова Н. Планы есть, будут ли деньги? Эксперт.

2014. 47. С. 18.24. Миронов В. Лоза государственной важности // Российская газета. 2014. 26 авг.25. Панин Г. Голодающих пересчитают по‑новому // Российская газета. 2013. 19 мар‑

та. URL: www.rg.ru/2013/03/19/golod‑site.html.26. Рубанов И. Вертикаль от поля до прилавка // Эксперт. 2013. 42. С. 25−29.27. Рубанов И. Продовольственный кризис стучится в дверь // Эксперт. 2012. 33.

С. 46.28. Тихонов С. Рыбный край // Эксперт. 2015. 36. С. 38.29. Трутнев О., Дуленкова А. Не пиво, так квас // Коммерсант. 2015. 23 апр.30. Узбекова А. К чему плывем // Российская газета. 2015. 17 авг.31. Узбекова А. Сельдь меняет шубу // Российская газета. 2015. 13 авг.32. Узбекова А. Что есть // Российская газета. 2014. 28 авг.33. Юргенс И. От нашего стола // Российская газета. 2012. 24 июля.

***

Food Industry in Russia: New Opportunities to Extend Foreign Trade Turnover

by Andrey A. Maltsev

The comparative analysis of the food export and import turnover in the USSR and Russia from 1960 to 2014 is conducted. The soviet trade balance by major foodstuffs for 1960–1990 is compiled, what allowed pinpointing the key food subgroups exacerbating the trade deficit. In addition, two stages of the foreign food trade in Russia are determined. The first stage lasted for almost 15 years with the key indicators equal to the last soviet period ones, and the second began in the early 2000s when due to the active agricultural policy the food exports started to significantly outrun both the Russia’s total exports and food imports in dynamics. The author analyzed food trade in 2005–2014 by key subgroups in order to explain the rapid growth of food exports. Finally, the booming food subgroups and problems of food exports in Russia are identified.

Keywords: foreign trade turnover; imports; food industry; foodstuffs; exports. References:1. Gerashchenko Ye., Mentyukova S. Sel’hozzemli vveli v pravitel’stvenniy oborot [Agricultural land

was transferred to government use]. Kommersant – Kommersant Daily, 2013, 2 July.



2. Gurova T., Ivanter A. My nichego ne proizvodim [No domestic production]. Ekspert – Expert, 2013, no. 30−31, pp. 5−11.

3. Zhurman O. Gumus pod dustom [Humus under Dostum]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gaze-ta, 2013, 28 June.

4. Zibrova A. Bez edy vinovatye [Food innocence]. Kommersant – Kommersant Daily, 2014, 14 Oct.5. Zibrova A. Rybnoe mesto [Fish place]. Kommersant – Kommersant Daily, 2015, 8 July.6. Zibrova A., Trutnev O. Molochnoe lobbi vospol’zovalos’ momentum [Dairy lobby taking the

chance]. Kommersant – Kommersant Daily, 2014, 21 March.7. Zibrova A., Trutnev O. Ryba plyvet k den’gam [Fish floating to money]. Kommersant – Kommer-

sant Daily, 2014, 14 March.8. Zykova T. Ochered’ ne zanimat’ [No queuing]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gazeta, 2015,

13 Aug.9. Inkizhinova S. Ot motygi k nanotehnologiyam [From hoe to nanotechnology]. Ekspert – Expert,

2013, no. 3, p. 30.10. Inkizhinova S. Tyanem nevod po starinke [Keep on pulling the net as used to]. Ekspert – Expert,

2014, no. 38, p. 27.11. Inkizhinova S., Kalyanina L., Litvinova N. Ukol adrenalina [Adrenaline shot]. Ekspert – Expert,

2014, no. 34, p. 33.12. Kalyanina L., Kuz’mina V. Fal’sifikat vmesto importozameshcheniya [Counterfeit instead of im‑

port substitution]. Ekspert – Expert, 2015, no. 16, p. 24.13. Kolbina L. Stavka na vinnuyu kartu [Bet on the wine card]. Ekspert – Expert, 2016, no. 1–2, p. 57. 14. Korotaev A., Isaev L. Revolyutsiya bugrov i razlomov [Revolution of bumps and cracks]. Ekspert –

Expert, 2012, no. 30–31, p. 8.15. Kryuchkova E. V Minsel’hoze sozreli plany na urozhay [The Ministry of Agriculture has plans for

the harvest]. Ekspert – Expert, 2015, 4 Aug.16. Kuz’min V. Lovit’ po nauke [Fishing intelligently]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gazeta, 2014,

24 Apr.17. Litvinova N. “Bol’shogo moloka” ne budet [“Big Milk” won’t happen]. Ekspert – Expert, 2013,

no. 32, p. 29.18. Litvinova N. Proverka na krepost’ [Strength test]. Ekspert – Expert, 2011, no. 20, p. 67.19. Litvinova N. Rekordy maslom [Records in butter]. Ekspert – Expert, 2014, no. 20, p. 32.20. Maltsev A. A. Eksportno‑importnye potoki agroprodovol’stviya i sel’skohozyaystvennogo syr’ya:

sravnitel’niy analiz sovetskoy i rossiyskoy modeley [Export‑import flows of agricultural foodstuffs and agricultural raw: comparative analysis of Soviet and Russian models]. Agroprodovolstvennaya politika Rossii – Agriculture and Food Policy of Russia, 2014, no. 4, pp. 2−13.

21. Maltseva V. A. Gosudarstvennaya podderzhka sel’skogo hozyaystva v zarubezhnyh stranakh: evoly-utsiya teorii i praktiki realizatsii [State support of agriculture in foreign countries: Evolution of the theory and practice]. Yekaterinburg: UMC UPI Publ., 2015, pp. 218–221.

22. Markelov R. Za obshchim stolom [Around the table]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gazeta, 2012, 16 Oct.

23. Matveeva A., Krasnova V., Litvinova N. Plany yest, budut li dengi [Plans are in place, what about funds?]. Ekspert – Expert, 2014. no. 47, p. 18.

24. Mironov V. Loza gosudarstvennoy vazhnosti [Vine of government importance]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gazeta, 2014, 26 Aug.

25. Panin G. Golodayushchikh pereschitayut po-novomu [The starving people are going to be count‑ed]. Available at: www.rg.ru/2013/03/19/golod‑site.html.

26. Rubanov I. Vertikal’ ot polya do prilavka [From land to store shelf]. Ekspert – Expert, 2013, no. 42, p. 25−29.

27. Rubanov I. Prodovol’stvenniy krizis stuchitsya v dver’ [Food crisis is nearby]. Ekspert – Expert, 2012, no. 33, p. 46.

28. Tikhonov S. Rybniy kray [Fish area]. Ekspert – Expert, 2015, no. 36, p. 38.29. Trutnev O., Dulenkova A. Ne pivo, tak kvas [If not bear than kvass]. Kommersant – Kommersant

Daily, 2015, 23 Apr.30. Uzbekova A. K chemu plyvem [What are we headed for]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gaze-

ta, 2015, 17 Aug.31. Uzbekova A. Sel’d’ menyaet shubu [Herring changes dressing]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya

Gazeta, 2015, 13 Aug.



32. Uzbekova A. Chto est’ [What to eat]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gazeta, 2014, 28 Aug.33. Yurgens I. Ot nashego stola [From our table]. Rossiyskaya gazeta – Rossiyskaya Gazeta, 2012,

24 July.Contact Info:Andrey A. Maltsev, Dr. Sc. (Econ.), Prof., Head of Global Economy Dept.Phone: (343) 221‑27‑10e‑mail: [email protected]



КАПУСТИНА Лариса Михайловна

Доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой маркетинга и международного менеджмента

Уральский государственный экономический университет620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/ Народной Воли, 62/45Контактный телефон: (343) 221-17-86e-mail: [email protected]

«Зеленые» технологии в логистической деятельности

Рассматриваются институциональные основы реализации принципов устойчивого развития в деятельности организаций в мире, Европейском союзе и России. Уточняется понятие «зеленая» логистика, анализируются «зеленые» технологии производственнологистической деятельности, позволяющие сократить вредное воздействие на окружающую среду. Акцент сделан на необходимости внедрения «зеленых» технологий на всех стадиях технологического цикла продукта и цепи поставок, включающих: концепцию и дизайн продукта; добычу и транспортировку сырья; производство, доставку, потребление продукта; утилизацию отходов. Предложен матричный подход к классификации «зеленых» технологий в логистической деятельности. Представлены примеры международных компаний, успешно реализующих принципы устойчивого развития в логистике, систематизированы «зеленые» технологии компании Heineken и приведены показатели эффективности работы в сфере охраны окружающей среды.

JEL classification: Q01

Ключевые слова: устойчивое развитие; «зеленая» логистика; «зеленая» технология; углеродный след; Heineken.

Введение

Термин sustainable development – устойчивое развитие – впервые появился в докладе ООН 1987 г. и в настоящее время под ним понимают обеспечение современных потреб‑ностей общества, не подвергая риску способность будущих поколений удовлетворять свои нужды. Сложилось понимание устойчивого развития как оптимального потреб‑ления ограниченных ресурсов и использования природо‑, энерго‑ и материалосберега‑ющих технологий на всех стадиях жизненного цикла продукта, включая добычу и пере‑работку сырья, минимизацию и уничтожение отходов, создание экологически чистой продукции [3]. Киотский протокол 1997 г. стал первым глобальным соглашением об охране окружающей среды и международной торговле квотами на выбросы вредных газов.

Всемирный экономический форум 2009 г. провозгласил курс на «зеленую» эконо‑мику, уменьшение экологических угроз и рисков. В 2009 г. принята Климатическая доктрина Российской Федерации, в которой отмечено: «…стратегической целью по‑литики в области климата является обеспечение безопасного и устойчивого развития Российской Федерации, включая институциональный, экономический, экологический и социальный, в том числе демографический, аспекты развития в условиях изменяю‑щегося климата…»1.

Как известно, энергетика является одним из основных источников парниковых га‑зов – на ее долю приходится около 37% общего объема выбросов [5]. Конференция ООН по вопросам климатических изменений в Париже в 2015 г. предложила Рамочную

1 Климатическая доктрина Российской Федерации. URL: http://президент.рф/acts/6365.© К

апус

тина

Л. М

., 20

16


ЛОГИСТИКА

конвенцию об изменении климата, согласно которой страны не должны допускать по‑вышения температуры атмосферы планеты более чем на 2 °C. Для этого необходимо из‑бежать строительства экологически грязной генерации электроэнергии, что ограничит рост эмиссии парниковых газов.

По оценкам специалистов, на транспорт приходится примерно 8% всех выбросов двуокиси углерода на планете, на складские помещения еще 3% [8]. В связи с этим вне‑дрение «зеленых» технологий в логистической деятельности позволит внести сущест‑венный вклад в сохранение климата на планете, пригодного для жизнедеятельности человека.

Концепция «зеленой» логистики начала формироваться в мире с середины 1980‑х годов с появлением понятия «социальная ответственность бизнеса». После вве‑дения Директивы Европейского союза по упаковке компании увеличили использова‑ние многоразовых контейнеров, оборудования по переработке отходов производствен‑но‑логистической деятельности, внедрили системы управления оборотом упаковки [6]. Принципы «зеленой» логистики пропагандирует и Европейская логистическая ассоци‑ация, которая ежегодно проводит европейский рейтинг логистических проектов [1]. В 2012 г. стартовал проект Green Freight Europe (Зеленый фрахт Европы), который был инициирован грузоотправителями и логистическими компаниями с целью разработки единых подходов к определению факторов вредных выбросов, сравнению экологиче‑ских параметров разных транспортных операторов и т. п.

Актуальность проведенного исследования связана с тем, что «зеленая» логистика ста‑новится важным фактором привлечения клиентов, а потребители все больше внимания уделяют величине углеродного следа транспортно‑логистических компаний. По мнению экспертов, в ближайшем будущем использование «зеленых» технологий в логистике ста‑нет такой же необходимостью, как внедрение системы менеджмента качества [7].

К вопросу о понятии «зеленой» логистикиК логистике традиционно относят планирование, выполнение и контроль перемеще‑ния и размещения людей и/или товаров в пределах экономической системы для дости‑жения определенных целей [9]. Если главная функция логистики – это координиро‑вание всех видов логистической деятельности с целью удовлетворения потребностей клиентов с минимальными затратами, то в «зеленой» логистике компании больше вни‑мания уделяют внешним затратам, связанным с изменениями климата, загрязнением воздуха, воды и почвы с целью достижения устойчивого баланса между экономикой, окружающей средой и обществом1.

В исследованиях российских ученых отмечается, что логистика обладает значи‑тельным потенциалом для осуществления экологического контроля транспортных систем, процессов утилизации продукции, упаковочных материалов, контроля и ми‑нимизации загрязнения, реализации процессов энерго‑ и ресурсосбережения [3]. Ис‑черпывающее определение «зеленой» логистики, на наш взгляд, дали М. Ю. Григорак и Ю. В. Варенко: «…это система мероприятий, которая предусматривает применение энерго‑ и ресурсосберегающих технологий логистики и современного оборудования во всех звеньях цепи поставок товаров с целью минимизации негативного воздействия на окружающую среду и повышения совокупной потребительской ценности продук‑ции для потребителей» [1. С. 140].

Анализ научной литературы показал, что в целом сформировалось преимущест‑венно однозначное понимание сущности «зеленой» логистики, определились принци‑пы и система показателей экологического эффекта логистической деятельности, что свидетельствует о становлении и развитии концепции «зеленой» логистики. Большой

1 Официальный сайт организации Green Logistics. URL: http://www.greenlogistics.org.


ЛОГИСТИКА

вклад в ее развитие внесли И. Н. Омельченко, А. А. Александров, А. Е. Бром, О. В. Бе‑лова, которые предложили детализированную систему логистических показателей устойчивости производственного процесса: энергопотребление; материалоемкость продукции; потребление водных ресурсов; степень экологичности продукции; уровень переработки отходов (твердых, жидких, атмосферных); экономический эффект от вне‑дрения концепции устойчивого ресурсосберегающего развития; социальный эффект инвестиций в развитие работников организации [3].

А. Кизим и Дж. Кабертай систематизировали основные инструменты государствен‑ного регулирования декарбонизации транспорта и логистики, направленные на сокра‑щение выбросов парниковых газов в атмосферу, что повышает практическую значи‑мость концепции «зеленой» логистики и позволяет сформировать организационный механизм реализации принципов устойчивого развития в логистической деятельнос‑ти [2].

Как правило, авторами уменьшение вредного воздействия производственно‑логи‑стической деятельности на природные сферы рассматривается на всех этапах техноло‑гического цикла продукта и звеньях цепи поставок, что согласуется с подходами, рас‑пространенными в зарубежной практике. На рисунке приведены стадии жизненного цикла продукта от идеи его создания до утилизации, на которых в рамках концепции «зеленой» логистики применяются технологии, позволяющие уменьшить загрязнение воды и воздуха, переработать отходы производства и потребления товаров. Данная схема предложена аналитиками международной консультационной компании Tata Consultancy Services.

Жизненный цикл товара и его воздействие на окружающую среду [8]

Из рисунка следует, что ключевыми технологиями для снижения антропогенного воздействия на окружающую среду являются: снижение расстояния при перевозке грузов на всех стадиях цепи поставок; увеличение использования локальных ресур‑сов (сокращение расходов на топливо и вредных выбросов в атмосферу); применение современных экологически дружественных энергосберегающих транспортных средств. Оптимизация транспортной сети может принести компании тройной выигрыш: сокра‑щение нагрузки на окружающую среду, улучшение имиджа и уменьшение затрат по всей цепи поставок.

К сфере «зеленой» логистики можно отнести экологические проекты по строитель‑ству складов с использованием энергосберегающих технологий и экологически чистых строительных материалов; минимизацию затрат тепловой энергии при обеспечении сохранности и погрузке‑разгрузке товаров; применение многооборотной тары и упа‑ковки; повышение грузоподъемности транспортных средств; обеспечение утилиза‑ционных процессов в виде обратных цепей поставок (сбор и сортировка отходов, их


ЛОГИСТИКА

доставка на распределительные склады, доставка готовой продукции, полученной из отходов, в торговую сеть и т. п.) [4].

К основным «зеленым» технологиям в логистической деятельности относят:• отбор поставщиков сырья с наименьшими затратами невозобновляемых ресурсов;• уменьшение запасов для сокращения потребности в складских площадях;• оптимизацию маршрутов транспортировки грузов в целях сокращения выбросов

вредных газов;• переход на дружественные к окружающей среде виды транспорта (морской, вод‑

ный, железнодорожный) и сокращение автомобильных перевозок;• исключение из логистической цепочки промежуточных пунктов хранения и пе‑

ревалки грузов;• уменьшение бумажного документооборота [7].Нам представляется конструктивным подход к классификации «зеленых» техноло‑

гий по двум критериям:1. Стадиям технологического цикла продукта согласно рисунку (концепция, дизайн,

добыча сырья, его транспортировка, производство продукта, доставка до потребителя, потребление и утилизация).

2. Направлениям воздействия на окружающую среду: экономия топлива, экономия воды, невозобновляемых природных ресурсов (специфичных для производства опре‑деленного товара), уменьшение или исключение загрязнения воздуха, воды и почвы (твердые и жидкие отходы). В результате формируется матрица «зеленых» технологий как комбинация стадий жизненного цикла продукта и направлений усилий по умень‑шению антропогенной нагрузки на окружающую среду. Матричный подход позволяет максимально эффективно реализовать принципы устойчивого развития экономики и определить приоритетные направления поэтапного внедрения «зеленых» технологий в логистической деятельности.

Среди международных компаний, успешно реализующих концепцию «зеленой» ло‑гистики, можно выделить следующие [2]:

Nord Stream AG (Германия) – построила самый экологичный в мире газопровод «Северный поток» с минимальными выбросами CO2 в атмосферу;

DHL (Германия) – внедрила сервис GoGreen и ведет учет выбросов CO2 при тран‑спортировке всех грузов;

UPS Air Cargo, оператор экспресс‑доставки (США) – использует машины с гибрид‑ным двигателем;

Deutsche Bahn Schenker Rail (Германия) – реализует проект Eco Plus и получает электричество для своих электровозов из возобновляемых источников энергии;

Green Cargo Road & Logistics AB (Швеция) – применяет энергосберегающие локо‑мотивы;

Toyota (Япония) – широко использует ветряные турбины и солнечные панели для выработки электроэнергии;

K Line, судоходная компания (Япония) – разработала инновационную компью‑терную систему по оптимизации работы двигателей на основе мониторинга погодных и гидрографических условий, что приводит к уменьшению вредных выбросов в атмос‑феру на 1%.

Компания Heineken (Германия) выбрана для анализа внедрения «зеленых» техноло‑гий в логистике как один из лидеров в мире по социально ответственному и устойчи‑вому развитию бизнеса. Компания не только является одним из основных участников в таких организациях, как «Чистый груз» (Clean Cargo) и «Зеленые грузоперевозки Ев‑ропы» (Green Freight Europe), но и отличается высокой информационной открытостью. На официальном сайте компании доступны годовые отчеты о ее деятельности в России в области устойчивого развития бизнеса.


ЛОГИСТИКА

Применение «зеленых» технологий в логистической деятельности международной компании Heineken

На российском рынке Heineken работает с 2002 г. Заводы компании расположены в восьми городах России: Санкт‑Петербург («Пивоварня Хейнекен»), Стерлитамак («Шихан»), Нижний Новгород («Волга»), Новосибирск («Сибирская пивоварня Хейне‑кен»), Екатеринбург («Патра»), Иркутск («Пивоварня Хейнекен Байкал»), Калининград («Компания ПИТ»), Хабаровск («Амур‑пиво») Доля рынка компании Heineken в Рос‑сии в объемном выражении составляет 12,4%1.

С 2010 г. Heineken активно реализует стратегию устойчивого развития: «Варим пиво, делая мир лучше», сокращая негативное воздействие производственной и транс‑портной деятельности на окружающую среду, а также пропагандируя ответственное отношение к употреблению пива. Подход к устойчивому развитию охватывает весь производственно‑логистический цикл: от ячменя до барной стойки. Heineken взяла на себя обязательства до 2020 г.: сократить выбросы парниковых газов в атмосферу в про‑изводственной сфере на 40%; выбросы углекислого газа при использовании холодиль‑ного оборудования на 50%; в сфере распределения на 20% в странах Европы и Америки. Компания проводит декомпозицию стратегических целей на годовые плановые пока‑затели по сохранению окружающей среды, разрабатывая инструменты для ежегодного оценивания достижения целей в сфере «зеленой» коммерции для каждого из производ‑ственных подразделений в глобальном масштабе – система онлайн‑мониторинга Green Gauge (зеленый датчик)2.

Рассмотрим «зеленые» технологии компании Heineken, позволяющие ей достигать целей в области устойчивого развития.

Технологии, обеспечивающие экономию воды в процессе производства и дистрибу-ции. Вода играет важную роль в пивоварении, являясь основным ингредиентом пива. Солод для компании Heineken в России производится на солодовенных заводах в г. Ир‑кутске и г. Стерлитамаке и частично закупается у поставщиков. Поскольку производст‑во солода является водозатратным, то компания реализует программы по сокращению потребления воды. В 2014 г. водопотребление на тонну произведенного солода сократи‑лось, по сравнению с 2008 г., на 53,5%3.

Компания внедряет технологии, позволяющие снизить объемы воды для производ‑ственных нужд, обеспечить безопасный слив сточных вод пивоваренного производст‑ва, сократить объемы использования воды на всех этапах продуктово‑логистической цепочки, максимально компенсировать затрачиваемые объемы воды. Так, в 2014 г. Heineken удалось снизить уровень удельного потребления воды на 3%, по сравнению с предыдущим годом4. Удельные объемы водопотребления среди всех заводов компа‑нии в России самые низкие на предприятии в г. Екатеринбурге (3,15 гл/гл). Снижение объемов водопотребления достигнуто благодаря следующим технологическим реше‑ниям: установка дополнительных счетчиков потребления воды; внедрение систем по‑вторного использования воды для технических нужд; оптимизация работы холодиль‑ных систем, позволившая сократить количество используемой для охлаждения воды.

«Зеленые» технологии, обеспечивающие экономию энергии. В 2014 г. объем энер‑гии, потребляемой пивоваренными заводами Heineken в России, сократился на 2%,

1 Официальный сайт компании Heineken в России. URL: http://www.heinekenrussia.ru.2 Отчет о деятельности компании Heineken в России в области устойчивого развития бизнеса

в 2014 г. URL: http://www.heinekenrussia.ru/upload/Heineken_CSR_2014.pdf.3 Производственно‑сбытовая цепочка Heineken. URL: http://sustainabilityrussia.ru/otchetnost/

2014/overview/supply‑chain.4 Отчет о деятельности компании Heineken в России ... в 2014 г.


ЛОГИСТИКА

удельное энергопотребление солодовенных заводов уменьшилось на 1% по сравнению с 2013 г.1

К технологическим нововведениям в области «зеленой» логистики относятся сле‑дующие.

Экологическая безопасность «зеленого» холодильного оборудования обеспечива‑ется использованием в качестве охладителей углеродных хладагентов, безопасных для озонового слоя; установки терморегулятора, который способен самостоятельно про‑граммировать режим работы оборудования в соответствии с трафиком и часами ра‑боты торговой точки. В 2014 г. в торговых точках России было установлено 15 650 «зе‑леных» холодильников, что позволило сократить объемы энергопотребления на 45%2.

Переход на светодиодное освещение складов. Так, на пивоварне «Патра» в Екате‑ринбурге модернизирована система освещения складов готовой продукции, что позво‑лило достичь четырехкратной экономии электрической энергии3.

Снижение потерь тепловой энергии. Благодаря реконструкции теплового пункта в пивоваренном цехе в Екатеринбурге удалось значительно увеличить количество воз‑вращаемого в котельную конденсата.

Выбор экологически более эффективных видов транспорта (железнодорожного вместо автомобильного).

«Зеленые» технологии, направленные на уменьшение выбросов CO2. Heineken поста‑вила амбициозную задачу – создать проект нейтральной в отношении углеродных вы‑бросов пивоварни.

Компания проводит логистическую оценку эффективности загрузки производ‑ственных площадок, сокращает средневзвешенную дистанцию доставки с пивоварен до конечных потребителей, внедряет систему определения ближайшей пивоварни для каждого конкретного клиента.

При отборе новых поставщиков приоритет отдается перевозчикам, соблюдающим самые строгие нормы экологической и технической безопасности. Оценивается со‑ответствие грузовиков нормам «Евро‑4». Важной задачей является подключение пе‑ревозчиков, с которыми сотрудничает компания Heineken в России, к проекту Green Freight Europe (Зеленый фрахт Европы). К данному проекту присоединились уже 25% партнеров компании.

Чтобы сократить выбросы углерода, компания разработала собственную модель углеродного следа и интегрирует ее в процесс принятия решений по введению иннова‑ций, упаковке, охлаждению и дистрибуции.

В России выбросы парникового газа в сфере дистрибуции Heineken сократились в 2014 г. на 8,3%, по сравнению с 2013 г.4

«Зеленые» технологии при производстве упаковки и утилизации отходов.Реализована программа по снижению веса используемой ПЭТ‑преформы для пи‑

воваренных заводов в городах Санкт‑Петербурге, Нижнем Новгороде, Екатеринбурге, Стерлитамаке.

Осуществлен переход на облегченную стеклянную бутылку, вес которой сократил‑ся с 345 до 285 г5. Целенаправленная работа по снижению веса стеклянной бутылки и ПЭТ‑преформы позволила достичь общего эффекта экономии 720 т стекла и около 125 т ПЭТ‑материала в 2014 г., минимизировав негативное воздействие на окружаю‑щую среду и обеспечив компании экономию более чем в 5 млн р.

1 Отчет о деятельности компании Heineken в России ... в 2014 г.2 Там же. С. 21.3 Там же. С. 19.4 Там же. С. 20.5 Там же. С. 22.


ЛОГИСТИКА

Реализованы меры по уменьшению доли отходов, образующихся в процессе про‑изводства. На стеклозаводы и специализированные предприятия в России для перера‑ботки было отправлено 840 т стеклобоя, 618 т макулатуры и 666 т полимерных отходов. Продолжилась практика передачи фермерским хозяйствам ячменных отходов и пив‑ной дробины.

На пивоваренном заводе «Патра» в Екатеринбурге в 2015 г. запущена баночная ли‑ния, что позволило сократить средневзвешенное расстояние при внутренних перевоз‑ках между предприятиями компании, а также уменьшить углеродный след на 1,7%, по сравнению с 2011 г. Привлечение «зеленых» облегченных трейлеров активно приме‑няется в Польше, тестовые программы проходят в Болгарии и Австрии. В ближайшем времени подобные тесты должны быть запущены и в России. «Зеленый» облегченный трейлер представляет собой трейлер, который легче на 1,5−2,0 т, но при этом вмещает на 1,5−2,0 т больше при загрузке.

Основные приоритеты стратегии «Варим пиво, делая мир лучше» были определены по итогам серии экспертных консультаций. Специалисты Heineken встречались с пред‑ставителями государственных структур, отраслевых и неправительственных организа‑ций (Greenpeace и Amnesty International), учеными, сотрудниками, чтобы сопоставить общие подходы к повышению эффективности программы устойчивого развития ком‑пании. В результате были определены зоны, которые требуют наибольшего внимания: энергия и уголь; устойчивость источников; вода; ответственное потребление, что свя‑зано с сохранением окружающей среды и экономией природных ресурсов.

ЗаключениеСоблюдение принципов устойчивого развития является основой успеха современно‑го бизнеса. Формируется международная и национальная институциональная среда для внедрения зеленых технологий в производственно‑логистическую деятельность, совершенствуется система учета вредного воздействия на природные сферы и оценки эффективности усилий компаний по защите окружающей среды от загрязнения. Все больше компаний в мире осознают уникальную ценность невозобновляемых ресурсов и ищут оптимальный баланс между потребностями организации, общества и природы. Матричный подход к классификации «зеленых» технологий по стадиям жизненного цикла продукта и направлениям уменьшения вредного воздействия на природу позво‑лит наиболее эффективно выстроить политику устойчивого развития их бизнеса.

Heineken относится к тем компаниям, которые реализуют концепцию «зеленой» логистики и максимально эффективно используют водные и энергетические ресурсы планеты. Компания проводит работу по снижению углеродного следа путем уменьше‑ния веса упаковок, а также их толщины, по повышению энергоэффективности при их производстве и увеличению доли использования утилизируемых материалов. Совер‑шенствуется процесс доставки продукции, выбираются оптимальные виды транспорта и маршруты, контролируется эффективность использования и максимальная загрузка всех типов транспортных средств, обеспечивается переход на прямые отгрузки про‑дукции клиенту «от двери до двери».

Источники1. Григорак М. Ю., Варенко Ю. В. Принципы «зеленой» логистики в деятельности

логистических провайдеров. URL: http://www.aticmd.md/wp‑content/uploads/2014/04/ V_2_17_MMOTI_Grigorac_Varevko_.pdf.

2. Кизим А., Кабертай Дж. Современные тренды «зеленой» логистики в условиях глобализации // Логистика. 2013. 1. С. 46−49.

3. Основные направления развития логистики ХХI века: ресурсосбережение, энер‑гетика и экология / И. Н. Омельченко, А. А. Александров, А. Е. Бром, О. В. Белова //


ЛОГИСТИКА

Гуманитарный вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана : электрон. журн. 2013. 10 (12). URL: http://hmbul.bmstu.ru/catalog/econom/log/118.html.

4. Рыкалин А. Логистическое обеспечение и сопровождение реализации экологиче‑ских ресурсосберегающих проектов // Логистика. 2015. 11. С. 46−50.

5. Хлюстова Я., Шутова Е., Подорванюк Н. Чем закончилась конференция по кли‑мату // Газета.ru. 2015. 13 дек. URL: http://www.gazeta.ru/science/2015/12/11_a_7954835.shtml#.

6. Fernier J., Sparks L., McKinnon A. C. Retail Logistics in the UK: Past, Present and Fu‑ture // International Journal of Retail Logistics & Distribution Management. 2010. Vol. 38. No. 11/12. P. 894−914.

7. Gromov V. Green Logistics in Russia (Review article) // Russian Journal of Logistics and Transport Management. 2014. Vol. 1. No. 2. P. 36−44.

8. Palanivelu P., Dhawan M. Green Logistics // TCS. URL: http://www.tcs.com/SiteCollec‑tionDocuments/White%20Papers/CPG_WhitePaper_Green_Logistics_08_2010.pdf.

9. Gleissner H., Femerling J. C. Logistics: Basics – Exercises – Case Studies. Cham, Hei‑delberg, New York, Dordrecht, London : Springer, 2013. (Springer Texts in Business and Eco‑nomics)

***

Green Technologies in Logistics

by Larisa M. Kapustina

The article deals with the institutional aspects of implementing the principles of sustainable de‑velopment in business practice worldwide, in the European Union and Russia. It discusses the essence of green logistics and analyzes green technologies in production and logistics that allow reducing the harmful effect on the environment. The paper stresses the necessity to utilize green technologies at all stages of product life cycle and supply chain: product concept and design, extraction and transportation of raw materials, production, delivery and consumption of goods, and waste disposal. Matrix approach is suggested to classify the green technologies in logistics. The paper lists the examples of international companies, successfully incorporating the principles of sustainable development, particularly, it systema‑tizes green technologies used in Heineken, and gives the indicators of the company efficient work in the sphere of environmental protection.

Keywords: sustainable development; green logistics; green technologies; carbon footprint; Heineken.References:1. Grigorak M. Yu., Varenko Yu. V. Printsipy “zelenoy” logistiki v deyatel’nosti logisticheskikh provay-

derov [The principles of green logistics in activities of logistics providers]. Available at: http://www.at‑icmd.md/wp‑content/uploads/2014/04/V_2_17_MMOTI_Grigorac_Varevko_.pdf.

2. Kizim A., Kabertai G. Sovremennye trendy “zelenoy” logistiki v usloviyakh globalizatsii [Modern trends in green logistics in the framework of globalization]. Logistika – Logistics, 2013, no. 1, pp. 46–49.

3. Omelchenko I. N., Aleksandrov A. A., Brom A. Ye., Belova O. V. Osnovnye napravleniya razvitiya logistiki XXI veka: resursosberezhenie, energetika i ekologiya [The main directions of development of logistics in the ХХI century: resource conservation, energy and ecology]. Gumanitarnyy vestnik MGTU im. N. E. Baumana – Humanities Bulletin of the Bauman Moscow State Technical University, 2013, no. 10. Available at: http://hmbul.bmstu.ru/catalog/econom/log/118.html.

4. Rykalin A. Logisticheskoe obespechenie i soprovozhdenie realizatsii ekologicheskikh resursos‑beregayushchikh proektov [Logistical support of realization of environmental projects on resource con‑servation]. Logistika – Logistics, 2015, no. 11, pp. 46–50.

5. Khlyustova Ya., Shutova Ye., Podorvanyuk N. Chem zakonchilas konferentsiya po klimatu [What were the results of the conference on climate]. Gazeta.ru, 2015, 13 Dec. Available at: http://www.gazeta.ru/science/2015/12/11_a_7954835.shtml#.


ЛОГИСТИКА

6. Fernier J., Sparks L., McKinnon A. C. Retail Logistics in the UK: Past, Present and Future. Inter-national Journal of Retail Logistics & Distribution Management, 2010, Vol. 38, no. 11/12, pp. 894−914.

7. Gromov V. Green Logistics in Russia (Review article). Russian Journal of Logistics and Transport Management, 2014, Vol. 1, no. 2, pp. 36−44.

8. Palanivelu P., Dhawan M. Green Logistics. TCS. Available at: http://www.tcs.com/SiteCollection‑Documents/White%20Papers/CPG_WhitePaper_Green_Logistics_08_2010.pdf.

9. Gleissner H., Femerling J. C. Logistics: Basics – Exercises – Case Studies. Cham, Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer, 2013. (Springer Texts in Business and Economics)

Contact Info:Larisa M. Kapustina, Dr. Sc. (Econ.), Prof., Head of Marketing & International Manage‑ment Dept.Phone: (343) 221‑17‑86e‑mail: [email protected]



КУТЫШКИН Андрей Валентинович

Доктор технических наук, профессор кафедры компьютерного моделирования и информационных технологий

Югорский государственный университет628012, РФ, г. Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16Контактные телефоны: (3467) 35-77-15, 35-75-38e-mail: [email protected]

СОКОЛ Глеб Андреевич

Аспирант кафедры компьютерного моделирования и информационных технологий

Югорский государственный университет628012, РФ, г. Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16

Контактные телефоны: (3467) 35-77-15, 35-75-38e-mail: [email protected]

Использование производственных VES-функций для моделирования функционирования

экономических систем

Представлены результаты моделирования функционирования экономических систем с использованием производственных функций с переменной эластичностью замещения труда капиталом (VESфункции). Сравнительный анализ результатов моделирования, полученных с применением уже известных аналитических зависимостей для VESфункций, и предложенного авторами алгоритма построения производственных функций этого вида показал целесообразность данного алгоритма для решения аналогичных задач. Для апробации авторского алгоритма построения производственных функций вида VESфункций использовались статистические данные, опубликованные в открытой печати.

JEL classification: C15, C67, D24

Ключевые слова: производственная функция; замещение труда капиталом; эластичность замещения труда капиталом; переменная эластичность.

Введение

Определение основных показателей функционирования экономических систем и про‑изводственной деятельности предприятий достаточно часто осуществляется с исполь‑зованием производственных функций (ПФ). Последние являются одним из инстру‑ментов экономико‑математического моделирования процесса производства, если его рассматривать как открытую систему, входы которой – затраты ресурсов (материаль‑ных и людских), а выходы – производимая продукция. Производственные функции используются также для анализа влияния ряда ключевых факторов (входов) на резуль‑таты процесса производства (выхода). Это обусловлено тем, что ПФ в целом отража‑ют достаточно устойчивые количественные соотношения между входами и выходами экономических и производственных систем.

Производственные функции по своей структуре условно можно разделить на ли‑нейные, линейно‑однородные и однородные. Наибольшее распространение при ре‑шении различного рода задач анализа функционирования экономических систем получили производственные функции двух последних видов, известные также как ©

Сок

ол Г.

А.,

Куты

шки

н А

. В.,

2016


ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА

неоклассические производственные функции. Это обусловлено, во‑первых, тем, что они оперируют, как правило, только двумя факторами затрат производства – агреги‑рованными факторами затрат труда L и капитала K, оказывающими наиболее сущест‑венное влияние на результирующий параметр функционирования данных систем – аг‑регированный показатель объема выпуска конечной продукции Y; во‑вторых, тем, что для определенного вида этих функций – CES‑функций (constant elasticity substitution production function) получены аналитические выражения с учетом ключевых свойств неоклассических производственных функций.

Сложность экономических систем, для описания функционирования которых при‑меняются неоклассические производственные функции вида CES‑функции, не всегда позволяет утверждать, что значения эластичности замещения труда капиталом σ в рас‑сматриваемых системах постоянны, поскольку данная ситуация является не такой рас‑пространенной в реальных условиях функционирования экономических систем. Наряду с этим не всегда возможно достаточно корректное обоснование использования количе‑ственных оценок основных параметров ПФ этих видов, полученных в результате стати‑стического анализа ретроспективных данных, при прогнозировании объемов производ‑ства продукции при выбранном горизонте планирования. Необходимо также принятие дополнительных допущений, обосновывающих возможность использования производ‑ственных функций этих видов, описывающих частные случаи функционирования эко‑номической системы, для ее моделирования, что снижает точность прогнозных оценок.

Видом неоклассических производственных функций, учитывающим изменения значений эластичности замещения труда капиталом σ в экономических системах, явля‑ются VES‑функции (variable elasticity substitution production function). В настоящее вре‑мя известны различные варианты аналитического представления производственной функции вида VES‑функция.

Ряд авторов [5. P. 2; 7. P. 2; 8. P. 678; 9. P. 64] принимали, что предельная норма заме‑щения труда капиталом γ характеризуется следующей зависимостью от фондовоору‑женности k рассматриваемой экономической системы:

0,, .k

k

β >γ = α +β α− < βТогда σ определяется зависимостью

( ) ( )( ) ( )( ) ( )−

σ < σ >ασ = + α < α >σ σβ < >

11, 1,

1 , , 0, 0,1, 1

k kk k d k d k

dk dkа VES‑функция имеет вид

( )1

1 11 .tY Ae KL Lλ β +β +β = +β + α (1)

В работе [6] предложено величину γ оценивать выражением

0 1,1 1 , .0 1

kkk

< α < γ = − < α +β <α +β

На основании этого были получены зависимости для σ и VES‑функции:

( )( )

( ) ( )( ) ( )2

1, 1,1 , , 0, 0.

1, 1

k kkk d k d kk

dk dk

σ < σ >β σ = − β < β >σ σ

< >α +β −α



1 .t kY Ae K L eλ α −α β= (2)

В работе [10. P. 453−455] было предложено эластичность замещения труда капита‑лом σ представлять в виде σ(k) = a + bk. В результате был получен общий вид VES‑функ‑ции для данного случая взаимосвязи σ и k:

( )1 1,1 exp .

a a

K dkg F AL k ck a bk

= = + +

∫

Полученная зависимость в дальнейшем была приведена к следующему виду:

11 .

1

acca

c bY AK L Kc

++ = + +

Все параметры представленных выше зависимостей, определяющих VES‑функцию, оценивались на основании статистического анализа исходных ретроспективных дан‑ных, характеризующих функционирование экономической системы.

Сделанные указанными авторами допущения относительно характера взаимосвя‑зей между γ, σ и k, обеспечивают изменения значений σ в зависимости от величины k, а также выполнение требований, предъявляемых к неоклассическим производствен‑ным функциям [4. С. 91]. Возможность использования приведенных выше вариантов VES‑функций предполагает также необходимость дополнительного обоснования воз‑можности описания изменений величин γ и σ принятыми зависимостями.

В работе [3. С. 35−38] предложена более общая методика построения неоклассиче‑ских производственных функций вида VES‑функции и представлены результаты ре‑ализации этой методики применительно к данным о функционировании экономики СССР в период 1947−1966 гг. [3. С. 89]. Сравнительный анализ расчетных значений Y и значений этого показателя, полученных с использованием производственных функ‑ций вида CES‑функции [2. С. 93], выявил более высокую точность оценок рассматри‑ваемого показателя по методике работы [3. С. 43].

В настоящей статье представлены результаты сравнительного анализа оценок зна‑чений Y, полученных с использованием производственных функций вида СES‑функ‑ции и вида VES‑функции (1), (2), приведенных в работе [8. P. 677−686], и построенной по методике работы [3. С. 35−38] по данным экономики США, представленным в ра‑боте [8. P. 687].

Построение δ-однородных производственных функций типа VES-функцияИдентификация структуры производственной функции осуществляется в результате решения следующей системы дифференциальных уравнений [4]:

( )( ) ( )( )( ) ( )

′ δ=γ +

′γ = γ σ

.1

g kg k k k

kk k k

(3)

Здесь δ – показатель однородности производственной функции; k – фондовоору‑женность: k = K/L; g(k) – модифицированная производственная функция:

( ) ( ) ( ) ( ), 1, 1, ;YY f K L L f k y f k g k

Lδ

δ= = ⇒ = = =

(4)

γ(k) – предельная норма замещения труда капиталом:



( ) ( ) ( )

( );

g k kg kk

g k′δ −

γ =′

(5)

σ(k) – эластичность замещения труда капиталом для δ‑однородной производственной функции:

( ) ( ) 1

1 .d k

kk dk

− γ

σ =

(6)

Величина σ(k) задается некоторой функцией, а γ(k) и g(k) определяются из решения системы (3). Непосредственно f(K,L) определяется по функции g(k) согласно (4).

В работе [3. С. 35−38] доказано существование и единственность решения системы (3), что позволяет построить δ‑однородную производственную функцию типа VES‑функция.

При заданном значении δ (предполагается, что выбор значения (0,1δ∈ осуществ‑ляется согласно предварительно сформулированному оптимизационному критерию) достаточно построить функцию g(k), которую можно определить следующими выра‑жениями с учетом структуры функции σ(k) [3. С. 35−38]:

( ) ( )

exp ;k

a

dtk bt t

γ = ⋅ σ

∫ (7)

( )

( )exp ,

k

a

dtg k ct t

δ = ⋅ γ + ∫ (8)

где a, b, c – некоторые постоянные.

В качестве σ(k) можно выбрать, например, некоторую непрерывную, в том числе кусочно‑линейную, функцию.

При построении функции g(k) необходимо обеспечить выполнение основных свойств неоклассических производственных функций [3. С. 35−38], в том числе:

( ) ( ) ( )> ⇒ δ − >0 0;

dg k dg kg k k

dk dk (9)

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )2 22

2 20 1 2 1 0.d g k dg k d g k

g k k kdkdk dk

< ⇒ δ δ − + − δ + <

(10)

Исходными данными для построения неоклассической δ‑однородной производст‑венной функции типа VES‑функция являются множества значений объемов выпуска продукции Y = f(L, K) – Y = Yi, (i = 1, …, n) и соответствующие значения K = Ki, L = Li в стоимостном или индексном выражении. Они характеризуют функционирова‑ние рассматриваемой экономической системы в каждый момент времени Ti в течение определенного интервала времени [T1, Tn]. Так же задаются значения показателя одно‑родности : 0,1j jδ δ ∈ . По этим данным определяются значения фондовооруженности рассматриваемой экономической системы i

ii

Kk L= и значения функции ( )j

ig kδ при фиксированном значении δj:

( ) .j

j

ii

i

Yg k

Lδ

δ=



Далее выполняются следующие процедуры.1. Значения функции ( )j

ig kδ упорядочиваются по возрастанию значений ki, форми‑руя ряд glj (l = 1, …, nl; nl = n).

2. Значения glj аппроксимируются функциями ljg , удовлетворяющими требованию

( )

=

= − →∑

2

1

minln

j lj ljl

F g g

(11)

с учетом неравенства 0 ≤ σ ≤ 1 и следующих ограничений, включая ограничения (9), (10), в которых дифференциальные неравенства заменяются на их разностные аналоги:

1

1

0;l j ljl lj l

l l

g gg k

k k+

+

−δ − >

−

(12)

1

1

0;l j lj

l l

g gk k+

+

−>

−

(13)

( ) ( )

2 1 1

1 2 2 1 1

1 1

1 2 1 0;

l j l j l j lj

l j lj l l l lj j lj l j f

l l l l

g g g gg g k k k k

g k kk k k k

+ + +

+ + + +

+ +

− −−

− − −δ δ − + − δ + <

− −

(14)

2 1 1

2 1 1

1

0;

l j l j l j lj

l l l l

l l

g g g gk k k k

k k

+ + +

+ + +

+

− −−

− −<

−

(15)

( )( )( )( )

1 1

1 1

1;l j lj l j ljlj

l j lj l j lj

k k

k k+ +

+ +

− γ + γσ = ≤

γ − γ +

(16)

1 0,l l+γ − γ > (17)

где 1

1

.l j ljlj j lj lj

l j lj

k kg k

g g+

+

−γ = δ ⋅ −

−

(18)

Минимизация Fj (11) при ограничениях (12)–(17) осуществлялась методом Гаусса – Ньютона с использованием пакета Matlab 7.0 [1. С. 718−746].

3. На основании значений ljg в соответствии с (16), (18) определяются значения γlj и σlj.4. Полученные значения σlj при допущении 1 2l l ln n n− −σ = σ = σ аппроксимируются ку‑

сочно‑линейными функциями с параметрами

+ + +

+ +

σ −σ σ ⋅ −σ ⋅= =

− −1 1 1

1 1

, l j lj lj l l j ll l

l l l l

k ke d

k k k k, (l = 1, …, nl). (19)

При этом полагается:• для участка [0, k1] σj(k) = σ1j;• для участка [kn‑2, ∞] σj(k) = σn‑2j.5. Согласно (7) с учетом (19) рассчитываются значения γlj (l = 1, …, nl):

( )1

1 exp .l

l

k

lj l jl lk

dte t d t

+

−

γ = γ ⋅ ⋅ + ∫



Для l = 1 значение ljγ определяется выражением (18).6. Полученные значения ljγ по аналогии с (19) аппроксимируются кусочно‑линей‑

ными функциями вида vl∙t + wl.7. На основании (8) при допущении, что для l = 1 значение ljljg g= , рассчитываются

значения функции ljg :

( )1

1 exp ,l

l

kj

lj l jl lk

dtg g

v t w t

+

−

δ = ⋅ ⋅ + + ∫

где vl, wl – параметры кусочно‑линейных функций, используемых для аппроксимаций ljγ .8. Определяется относительная величина погрешности εlj:

,lj lj

ljlj

g gg−

ε =

(20)

характеризующая степень расхождения между значениями ljg и glj, и соответствующая величина среднеквадратического отклонения

ljsε .

Из всех вариантов построенных функций ljg выбирается тот, который обеспечивает наименьшее значение среднеквадратического отклонения

ljsε величин εlj и представляет

собой в конечном счете неоклассическую δ‑однородную производственную функцию типа VES‑функция, описывающую функционирование рассматриваемой экономиче‑ской системы в течение определенного интервала времени [T1, Tn].

Совокупность процедур (1)−(8) в целом формирует алгоритм построения δ‑однородной производственной функции типа VES‑функция.

Апробация алгоритма построения δ-однородной производственной функции типа VES-функция

Апробация описанного выше алгоритма была осуществлена при построении δ‑однородных производственных функций типа VES‑функция по данным, характери‑зующим функционирование экономики США в период 1947−1968 гг. (табл. 1) [8. P. 687].

Таблица 1Данные о функционировании экономики США в 1947−1968 гг.

Год Y L K k = K/L g = Y/L1947 77657,00 13547,930 1709,340 0,1262 5,73201948 83484,00 14226,426 1822,025 0,1281 5,86821949 79274,00 13856,344 1785,398 0,1289 5,72111950 91946,00 14773,088 1917,069 0,1298 6,22391951 101840,00 16094,142 2098,780 0,1304 6,32781952 102199,00 16787,144 2197,133 0,1309 6,08791953 109438,00 17876,633 2349,975 0,1315 6,12181954 102252,00 17494,428 2277,973 0,1302 5,84481955 116237,00 18434,472 2409,267 0,1307 6,30541956 119274,00 19295,276 2519,575 0,1306 6,18151957 118988,00 19808,577 2573,560 0,1299 6,00691958 107741,00 19081,420 2460,661 0,1290 5,64641959 122448,00 20165,664 2616,817 0,1298 6,07211960 122276,00 20725,194 2698,380 0,1302 5,89991961 120357,00 20725,417 2707,722 0,1306 5,80721962 130589,00 21738,491 2850,761 0,1311 6,0073



Год Y L K k = K/L g = Y/L1963 135569,00 22342,636 2942,102 0,1317 6,06771964 144393,00 23187,973 3066,187 0,1322 6,22711965 156481,00 24659,124 3272,727 0,1327 6,34581966 172171,00 26689,048 3555,051 0,1332 6,45101967 172015,00 27661,258 3702,961 0,1339 6,21861968 181604,00 28792,002 3877,643 0,1347 6,3074

Источник: [8. P. 687].

Эти данные представляют собой временные ряды следующих величин за указан‑ный период времени:

• Y – реальный национальный доход в млн дол. 1958 г., значение которого получено делением величины национального дохода в текущих ценах каждого года на индекс‑дефлятор валовой продукции (real income originating in millions of 1958 dollars, derived by dividing real income originating in current dollars by Implicit Price Deflator for Goods Output);

• L – круглогодовые работники (fulltime equivalent employees), тыс. чел.;• K – валовое накопление основных фондов (здания и оборудование) за вычетом

нематериальных активов (gross stocks of structures and equipment) в сотнях млн дол. 1958 г.

Алгоритм был реализован с помощью пакета MatLab 7.0. Минимизация функции Fj (11) осуществлялась с использованием модуля Optimization Toolbox 2.2 данного пакета [1. С. 718−746], предназначенного для поиска экстремумов функций нескольких пере‑менных при наличии ограничений. Поскольку в этом модуле используются ограниче‑ния нестрогого вида (≤ 0), то правая часть ограничений (12), (13), (18) была заменена на положительную константу α. Величина α принималось равной значению параметра TolFun данного модуля, который обеспечивает прекращение итераций поиска экстре‑мума функции при достижении точности по ее значению: α = TolFun = 10‑6.

В табл. 2 приведены:• производственные функции вида CES‑функция (ПФ1 – здесь и далее обозначения

авторов) и VES‑функция (ПФ2 (1), ПФ3 (2)), идентифицированные методами регресси‑онного анализа данных табл. 1;

• значения σ для CES‑функции и регрессионные зависимости оценки значений дан‑ной величины для VES‑функций ПФ2 (1) и ПФ3 (2).

В табл. 3 представлены:• значения Y из табл. 1;• значения Y, рассчитанные с использованием производственной функции вида

CES‑функция ПФ1 (табл. 2) и по предложенному в данной статье алгоритму построе‑ния неоклассической δ‑однородной (при δ = 1) производственной функции типа VES‑функция – функция ПФ4, обозначенные как ПФ1 и ПФ4 соответственно;

• значения эластичности замещения фактора труда фактором капитала для функ‑ции ПФ1 – σПФ1 (табл. 2) и рассчитанные по предложенному алгоритму при определе‑нии величины ПФ4 – σПФ4;

• величины относительной погрешности аппроксимации εlj (20) исходных данных Y, среднего значения относительной ошибки jε и ее среднеквадратическое отклонение

ljsε

для функций ПФ1 и ПФ4; для величин εlj, jε и lj

sε были приняты следующие обозначе‑ния: ПФ1 – εПФ1, 1εÏÔ ,

1sεÏÔ

; ПФ4 – εПФ4, 4εÏÔ , 4

sεÏÔ.

В табл. 4 и 5, аналогичных по структуре табл. 3, показаны данные для функций ПФ2, ПФ3 и ПФ4.

Окончание т абл. 1



Оценка качества аппроксимации исходных данных Y производственными функци‑ями ПФ1, ПФ2, ПФ3 (табл. 2) и предлагаемой δ‑однородной производственной функ‑ции типа VES‑функция (ПФ4) осуществлялась сопоставлением соответствующих зна‑чений величин εПФ1, εПФ2, εПФ3, εПФ4, 1εÏÔ , 2εÏÔ , 3εÏÔ , 4εÏÔ ,

1sεÏÔ

, 2

sεÏÔ,

3sεÏÔ

, 4

sεÏÔ.

Таблица 2Зависимости для CES- и VES-функций

ПФ Интервал Вид производственной функции Интервал Значения σПФ1 1943–1968 (

)

0,0182 1,1395

0,87761,1395

6,9061 0,0191

0,9809

tY e K

L

−

−−

= +

+

1947–1963 0,4674

ПФ2 1943–1968 ()

0,0183 6,7501

0,1297,7501

6,2705 7,7501

0,3025

tY e KL

L

= −

−

1947–1963 1 – 0,0448k‑1

ПФ3 1943–1968 0,0181 0,4657 0,5343 2,536121,5091 t kY e K L e−= 1947–1963

[ ]21

ak

b ak b+

− −

a = 2,5361;b = 0,4657

Источник: [8. P. 677−686].Таблица 3

Значения производственных функций, рассчитанные за 1947−1968 гг.Год Y ПФ1 σПФ1 εПФ1 ПФ4 σПФ4 εПФ4

1947 77657 80959 0,4674 0,0425* 79790* 0,1303* 0,0275*1948 83484 85071 0,0190* 85049* 0,1303* 0,0187*1949 79274 82932 0,0461* 83339* 0,1303* 0,0513*1950 91946 88519 0,0373* 89332* 0,0188* 0,0284*1951 101840 96511 0,0523* 97694* 0,1477* 0,0407*1952 102199 100724 0,0144* 102117* 0,0003* 0,0008*1953 109438 107336 0,0192* 109033* 0,0303* 0,0037*1954 102252 104886 0,0258* 106043* 0,0565* 0,0371*1955 116237 110587 0,0486* 112000* 0,0028* 0,0365*1956 119274 115738 0,0296* 117214* 0,0428* 0,0173*1957 118988 118725 0,0022* 119921* 0,0393* 0,0078*1958 107741 114239 0,0603* 114810* 0,0158* 0,0656*1959 122448 120850 0,0131* 122076* 0,0112* 0,0030*1960 122276 124270 0,0163* 125692* 0,0469* 0,0279*1961 120357 124344 0,0331* 125902* 0,0659* 0,0461*1962 130589 130497 0,0007* 132401* 0,0833* 0,0139*1963 135569 134313 0,0093* 136341* 0,0612* 0,0057*1964 144393 139383 0,0347* 141943* 0,1527* 0,0170*1965 156481 148311 0,0522* 151161* 0,1381* 0,0340*1966 172171 160609 0,0672* 163861* 0,1404* 0,0483*1967 172015 166593 0,0315* 170307* 0,1973* 0,0099*1968 181604 173369 0,0453* 177808* 0,1623* 0,0209*Среднее значение 1ε

ÏÔ0,0319* Среднее значение 4ε

ÏÔ0,0255*

Среднеквадратическое отклонение 1

sεÏÔ0,0187* Среднеквадратическое

отклонение 4

sεÏÔ

0,0178*

Примечание. * Рассчитано автором (здесь и далее).



В табл. 3−5 полужирным шрифтом выделены значения относительной погрешно‑сти εlj, характеризующие наибольшее приближение исходных значений Y к расчетным, полученным с использованием предлагаемой δ‑однородной производственной функ‑ции типа VES‑функция по отношению к ПФ1, ПФ2, ПФ3 (см. табл. 2).

Таблица 4Значения производственных функций, рассчитанные за 1947−1968 гг.

Год Y ПФ2 σПФ2 εПФ2 ПФ4 σПФ4 εПФ4

1947 77657 80706 0,6450* 0,0393* 79790* 0,1303* 0,0275*1948 83484 84846 0,6503* 0,0163* 85049* 0,1303* 0,0187*1949 79274 82733 0,6524* 0,0436* 83339* 0,1303* 0,0513*1950 91946 88320 0,6549* 0,0394* 89332* 0,0188* 0,0284*1951 101840 96303 0,6564* 0,0544* 97694* 0,1477* 0,0407*1952 102199 100519 0,6578* 0,0164* 102117* 0,0003* 0,0008*1953 109438 107124 0,6593* 0,0211* 109033* 0,0303* 0,0037*1954 102252 104651 0,6559* 0,0235* 106043* 0,0565* 0,0371*1955 116237 110348 0,6572* 0,0507* 112000* 0,0028* 0,0365*1956 119274 115481 0,6570* 0,0318* 117214* 0,0428* 0,0173*1957 118988 118442 0,6551* 0,0046* 119921* 0,0393* 0,0078*1958 107741 113938 0,6527* 0,0575* 114810* 0,0158* 0,0656*1959 122448 120550 0,6549* 0,0155* 122076* 0,0112* 0,0030*1960 122276 123970 0,6559* 0,0139* 125692* 0,0469* 0,0279*1961 120357 124050 0,6570* 0,0307* 125902* 0,0659* 0,0461*1962 130589 130202 0,6583* 0,0030* 132401* 0,0833* 0,0139*1963 135569 133921 0,6598* 0,0122* 136341* 0,0612* 0,0057*1964 144393 139093 0,6611* 0,0367* 141943* 0,1527* 0,0170*1965 156481 148015 0,6624* 0,0541* 151161* 0,1381* 0,0340*1966 172171 160303 0,6637* 0,0689* 163861* 0,1404* 0,0483*1967 172015 166292 0,6654* 0,0333* 170307* 0,1973* 0,0099*1968 181604 173278 0,6674* 0,0458* 177808* 0,1623* 0,0209*Среднее значение 2ε


ÏÔ0,0255*


sεÏÔ

0,0184* Среднеквадратическое отклонение

4sε

ÏÔ

0,0178*

Таблица 5Значения производственных функций, рассчитанные за 1947−1968 гг.


1947 77657 80832 0,2799* 0,0409* 79790* 0,1303* 0,0275*1948 83484 84914 0,2714* 0,0171* 85049* 0,1303* 0,0187*1949 79274 83780 0,2677* 0,0568* 83339* 0,1303* 0,0513*1950 91946 88342 0,2637* 0,0392* 89332* 0,0188* 0,0284*1951 101840 96306 0,2610* 0,0543* 97694* 0,1477* 0,0407*1952 102199 100502 0,2587* 0,0166* 102117* 0,0003* 0,0008*1953 109438 107087 0,2560* 0,0215* 109033* 0,0303* 0,0037*1954 102252 104664 0,2619* 0,0236* 106043* 0,0565* 0,0371*1955 116237 110343 0,2596* 0,0507* 112000* 0,0028* 0,0365*1956 119274 115482 0,2600* 0,0318* 117214* 0,0428* 0,0173*1957 118988 118473 0,2632* 0,0043* 119921* 0,0393* 0,0078*1958 107741 114007 0,2673* 0,0582* 114810* 0,0158* 0,0656*




1959 122448 120589 0,2637* 0,0152* 122076* 0,0112* 0,0030*1960 122276 123991 0,2619* 0,0140* 125692* 0,0469* 0,0279*1961 120357 124050 0,2600* 0,0307* 125902* 0,0659* 0,0461*1962 130589 130179 0,2578* 0,0031* 132401* 0,0833* 0,0139*1963 135569 133870 0,2550* 0,0125* 136341* 0,0612* 0,0057*1964 144393 139011 0,2528* 0,0373* 141943* 0,1527* 0,0170*1965 156481 147901 0,2505* 0,0548* 151161* 0,1381* 0,0340*1966 172171 160151 0,2482* 0,0698* 163861* 0,1404* 0,0483*1967 172015 166090 0,2450* 0,0344* 170307* 0,1973* 0,0099*1968 181604 173010 0,2414* 0,0473* 177808* 0,1623* 0,0209*Среднее значение 3ε


ÏÔ0,0255*


sεÏÔ

0,0191* Среднеквадратическое отклонение

4sε

ÏÔ

0,0178*

Заключение и выводыСравнение значений εПФ1, εПФ2, εПФ3, εПФ4 (см. табл. 3−5) показывает, что построенная авто‑рами производственная функция типа VES‑функция позволяет получить более точное приближение 65% значений величины конечного продукта экономической системы Y к исходным данным. В остальных точках ошибка приближения не превышает 6,5%.

Значения средней ошибки аппроксимации исходных данных и ее среднеквадра‑тического отклонения (см. табл. 3−5) для построенной авторами производственной функции типа VES‑функция (ПФ4) меньше, чем для CES‑функции (ПФ1) и ранее разработанных VES‑функций (ПФ2 и ПФ3). Следовательно, предлагаемый алгоритм построения производственных функций типа VES‑функция дает более «устойчивое» приближение расчетных значений величины Y к ее исходным значениям.

Таким образом, можно отметить, что предложенный и реализованный алгоритм построения δ‑однородной производственной функции типа VES‑функция, отвечаю‑щей требованиям, предъявляемым к неоклассическим производственным функциям, способен обеспечить построение указанной функции с достаточно высокой точно‑стью аппроксимации данных, характеризующих функционирование экономической системы.

Источники1. Ануфриев И. Е., Смирнов А. Б., Смирнова Е. Н. МАТЛАБ 7. СПб. : БХВ‑Петербург,

2004.2. Бессонов В. А. Проблемы построения производственных функций в российской

переходной экономике. М. : Ин‑т переходной экономики, 2002.3. Вольных Е. В., Кутышкин А. В., Никоноров Ю. Г. Построение δ‑однородной про‑

изводственной VES‑функция // Сибирский журнал индустриальной математики. 2007. Т. 10. 2 (30). С. 31−44.

4. Моделирование экономических процессов : учеб. для студентов вузов / под ред. М. В. Грачевой, Л. Н. Фадеевой, Ю. Н. Черемных. М. : ЮНИТИ‑ДАНА, 2005.

5. Alcalа L. A. A Generalized Variable Elasticity of Substitution Production Function with an Application to the Neoclassical Growth Model : conference paper for XLVIII Reunión Anual de la Asociacion Argentina de Economia Politica (November, 2013, Rosario, Santa Fe, Argentina). URL: https://www.researchgate.net/publication/259217948_A_Generalized_Vari‑able_Elasticity_of_Substitution_Production_Function_with_an_Application_to_the_Neo‑classical_Growth_Model.

Окончание т абл. 5



6. Ferguson C. Capital‑Labor Substitution and Technological Progress in the United States: Statistical Evidence from Transcendental Production Function. Mimeographed, 1965.

7. Karagiannis G., Palivos T., Papageorgiou C. Variable Elasticity of Substitution and Eco‑nomic Growth: Theory and Evidence // New Trends in Macroeconomics / ed. by C. Diebolt, C. Kyrtsou. Heidelberg : Springer, 2005. P. 21−37.

8. Knox Lovell C. A. Estimation and Prediction with CES and VES Production Func‑tions // International Economic Review. 1973. Vol. 14. Issue 3. P. 676−692.

9. Revankar N. S. A Class of Variable Elasticity of Substitution Production Functions // Econometrica. 1971. Vol. 39. Issue 1. P. 61−71.

10. Sato R., Hoffman R. F. Production Function with Variable Elasticity of Factor Substi‑tution: Some Analysis and Testing // The Review of Economics and Statistics, 1968. Vol. 50. P. 453−460.

***

Using VES Production Functions for Modelling of Economic Systems' Functioning

by Gleb A. Sokol and Andrey V. Kutyshkin

The article presents the results of modelling of economic systems' functioning using production functions with variable elasticity of substitution of labour for capital (VES functions). Comparative anal‑ysis of the modelling results obtained using the already known analytical dependence for VES functions, with the algorithm proposed by the authors to construct production functions of this type showed the relevance of applying this algorithm to solve analogous problems. The suggested algorithm for construct‑ing VES production functions was tested with the use of statistics published in the open sources.

Keywords: production function; substitution of labour for capital; elasticity of substitution of labour for capital; variable elasticity.

References:1. Anufriev I. Ye., Smirnov A. B., Smirnova Ye. N. MATLAB 7 [MATLAB 7]. Saint Petersburg: BHV‑

Peterburg Publ., 2004.2. Bessonov V. A. Problemy postroeniya proizvodstvennykh funktsiy v rossiyskoy perekhodnoy ekono-

mike [Problems of constructing production functions in the Russian economy in transition]. Moscow: Gaidar Institute for Economic Policy, 2002.

3. Volnykh Ye. V., Kutyshkin A. V., Nikonorov Yu. G. Postroenie δ‑odnorodnoy proizvodstvennoy VES‑funktsiya [Building δ‑homogeneous VES production function]. Sibirskii zhurnal industrial’noy matematiki – Journal of Applied and Industrial Mathematics, 2007, V. X, no. 2 (30), pp. 31–44.

4. Gracheva M. V., Fadeyeva L. N., Cheremnykh Yu. N. (eds.). Modelirovaniye ekonomicheskikh prot-sessov [Modeling of economic processes]. Moscow: YUNITY‑DANA Publ., 2005.

5. Alcalа L. A. A Generalized Variable Elasticity of Substitution Production Function with an Applica-tion to the Neoclassical Growth Model: Conference Paper for XLVIII Reunión Anual de la Asociacion Ar-gentina de Economia Politica (November, 2013, Rosario, Santa Fe, Argentina). Available at: https://www.researchgate.net/publication/259217948_A_Generalized_Variable_Elasticity_of_Substitution_Produc‑tion_Function_with_an_Application_to_the_Neoclassical_Growth_Model.

6. Ferguson C. Capital-Labour Substitution and Technological Progress in the United States: Statistical Evidence from Transcendental Production Function. Mimeographed, 1965.

7. Karagiannis G., Palivos T., Papageorgiou C. Variable Elasticity of Substitution and Economic Growth: Theory and Evidence in New Trends in Macroeconomics (eds. C. Diebolt, C. Kyrtsou). Heidel‑berg: Springer, 2005, pp. 21−37.

8. Knox Lovell C. A. Estimation and Prediction with CES and VES Production Functions. Interna-tional Economic Review, 1973, Vol. 14, Issue 3, pp. 676−692.



9. Revankar N.S. A Class of Variable Elasticity of Substitution Production Functions. Econometrica, 1971, Vol. 39, Issue 1, pp. 61−71.

10. Sato R., Hoffman R. F. Production Function with Variable Elasticity of Factor Substitution: Some Analysis and Testing. The Review of Economics and Statistics, 1968, Vol. 50, pp. 453−460.

Contact Info:Gleb A. Sokol, postgraduate of Computer Modeling & Information Technologies Dept.Phones: (3467) 357‑715, 357‑538e‑mail: [email protected]

Yugra State University16 Chekhova St., Khanty‑Mansiysk, Russia 628012

Andrey V. Kutyshkin, Dr. Sc. (Eng.), Prof. of Computer Modeling & Information Tech‑nologies Dept.Phones: (3467) 357‑715, 357‑538e‑mail: [email protected]

Yugra State University16 Chekhova St., Khanty‑Mansiysk, Russia 628012


ЕЛИЗАРОВ Дмитрий Борисович

Кандидат технических наук, доцент кафедры бизнес-информатики


СЕРКОВ Леонид Александрович

Кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой прикладной информатики

Уральский институт бизнеса620014, РФ, г. Екатеринбург, пер. Центрального Рынка, 6


Влияние непредвиденных шоков на поведение макроэкономических показателей

в рамках гипотезы об адаптивном обучении агентов

Рассматривается саморазвивающаяся неокейнсианская модель малой открытой экономики в рамках гипотезы об адаптивном обучении экономических агентов (ГАО). Параметры модели оцениваются с помощью метода Байеса на основе эмпирических данных российской экономики. Сравнение значений оцененных параметров исследуемой модели в рамках ГАО со значениями параметров, полученных в рамках гипотезы рациональных ожиданий агентов (ГРО), выявило бóльшую реалистичность оценки в рамках ГАО. Проанализировано влияние непредвиденных шоков на поведение макроэкономических показателей с помощью механизма импульсных функций отклика. Показано, что временная зависимость этих функций характеризует процесс саморазвития агентов и дает более обширную информацию для оценки поведения агентов по сравнению с таковыми в рамках ГРО.

JEL classification: E17, E52, E61

Ключевые слова: DSGEмодель; адаптивное обучение агентов; рациональные ожидания; функции импульсного отклика.

В последние годы динамические стохастические модели общего равновесия (DSGE‑модели) занимают важное место в современном макроэкономическом анализе. Те‑

оретической основой рассматриваемого вида анализа являются микроэкономические обоснования, в рамках которых динамика экономической системы представляет собой результат некоторой оптимизационной деятельности экономических агентов. DSGE‑модели, с одной стороны, являются формализацией теоретических положений, а с дру‑гой – могут использоваться для количественного анализа и прогнозирования. Более того, DSGE‑модели теоретически не подвержены критике Р. Е. Лукаса [12], а значит, могут применяться для анализа различных вариантов экономической политики [5]. Это является следствием того, что в DSGE‑моделях на микроуровне рассматриваются предпочтения экономических агентов и ограничения, в рамках которых они осуществ‑ляют свою деятельность (в отличие от традиционных макроэконометрических моде‑лей, в которых изначально анализируются агрегированные показатели). Параметры, ©

Сер

ков

Л. А

., Ел

изар

ов Д

. Б.,

2016



характеризующие предпочтения и ограничения, считаются структурными, не подвер‑женными изменению при изменении правил экономической политики.

Теоретическим фундаментом классических DSGE‑моделей следует считать теорию реального делового цикла (RBC). Основателями этой теории являются экономисты Ф. Э. Кидланд и Э. К. Прескотт [11]. Модель общего равновесия, которую они использо‑вали для анализа деловых циклов, можно считать первым примером DSGE‑модели. Тео‑рия реального делового цикла основывается на положениях новой классической теории. Так, в RBC‑модели Кидланда–Прескотта предполагается, что рынки являются совер‑шенно конкурентными, цены полностью гибкими, а ожидания экономических агентов рациональными. В дальнейшем DSGE‑модели были модифицированы с учетом положе‑ний новой кейнсианской теории: вместо совершенно конкурентных рынков стали рас‑сматриваться рынки с монополистической конкуренцией, а также введены предпосыл‑ки о жесткости цен и номинальных заработных плат. Реализация данных предпосылок приводит к тому, что в DSGE‑моделях монетарная политика не является нейтральной в краткосрочном периоде, что имеет место и в реальной экономике. Пример DSGE‑мо‑дели, дополненной предпосылками новой кейнсианской теории, приведен в работе [9].

Одним из главных положений теории реального делового цикла является то, что колебания роста реального выпуска возникают только вследствие шоков, воздейству‑ющих на уровень технологии. Кроме того, наряду с шоками технологий в эти модели вводятся другие экзогенные шоки: монетарные, фискальные [3; 5], нефтяных цен и др. Отметим также, что ключевым моментом большинства разработанных DSGE‑моделей является предположение о рациональных ожиданиях экономических агентов [1; 14]. Поэтому влияние шоков на поведение ключевых макропеременных в DSGE‑моделях исследовалось именно в рамках данной гипотезы. О слабой стороне гипотезы рацио‑нальных ожиданий (ГРО) подробно говорилось в предыдущей публикации автора [2]. В этой же публикации доказывается, что альтернативой ГРО может быть гипотеза об адаптивном обучении агентов (ГАО). В связи с этим целью данной публикации являет‑ся анализ влияния непредвиденных шоков на поведение макроэкономических показа‑телей в рамках гипотезы об адаптивном обучении агентов в DSGE‑модели, параметры которой оцениваются на эмпирических данных экономики России.

Упрощенная модель малой открытой экономикиВ данном разделе исследуется саморазвитие неокейнсианской среднемасштабной мо‑дели экономики в предположении об адаптивном обучении экономических агентов. Модель состоит из малой экономики и экономики остального мира. Размер малой эко‑номики пренебрежимо мал в сравнении с экономикой остального мира, так что моне‑тарная политика, проводимая внутри отдельной малой экономики, не влияет на миро‑вую экономику. Мировая экономика представлена в виде континуума малых открытых экономик, распределенных в единичном интервале. Предполагается, что все эконо‑мики (отдельных стран) имеют одинаковую рыночную структуру, технологии и пред‑почтения экономических агентов. Для всех этих экономик выполняется закон единой цены. Основой построения модели являются описанные в работах [9; 13] DSGE‑модели с рациональными ожиданиями агентов. В отличие от моделей, параметры которых ка‑либруются, в анализируемой модели параметры оцениваются с помощью байесовского подхода на эмпирических данных экономики России.

В описываемой модели домохозяйства в каждом периоде времени t решают задачу максимизации ожидаемой дисконтированной суммы значений функции полезности и функции затраченного на труд времени репрезентативного домохозяйства:

00

max [ ( ) ( )],tt t

t

E U C V N∞

=

β −∑



где Nt – количество отработанных часов; Ct – объем потребления некоторого компо‑зитного товара: η η− η η η− η η η−= −α +α1/ ( 1)/ 1/ ( 1)/ /( 1)

, ,[(1 ) ]t H t F tC C C , где CH,t, CF,t – индексы по‑требления отечественных и импортных товаров и услуг; α – доля импортных товаров в индексе потребительских цен или степень открытости экономики; η – эластичность замещения между отечественными и импортными товарами и услугами (η > 0).

Индексы потребления отечественных и импортных товаров и услуг описываются CES‑функцией агрегации:

( ) /( 1)1 ( 1)/, ,0

( )H t H tC C i diε ε−

ε− ε= ∫ и ( )ε ε−ε− ε= ∫

/( 1)1 ( 1)/, ,0

( ) .F t F tC C i di

где ε – эластичность замещения между i‑й разновидностью товаров и услуг (ε > 1). Функция полезности 1( ) / (1 )t tU C C −σ≡ −σ и функция 1( ) / (1 )t tV N N +ϕ≡ + ϕ . Параметр

β – коэффициент дисконтирования (0 < β < 1), σ – параметр, обратный эластичности межвременного замещения; φ – параметр, обратный эластичности предложения труда.

Домохозяйства максимизируют свое благосостояние при следующем динамиче‑ском бюджетном ограничении:

+ ++ + ≤ + +∫1

, , , , , 1 , 10[ ( ) ( ) ( ) ( )] H t H t F t F t t t t t t t t t tP i C i P i C i di E Q D D W N Tr

для t = 0, 1, 2, …, PH,t(i), PF,t(i) – индексы цен отечественных и зарубежных i‑х благ; Dt,t+1 – номинальные затраты на приобретение агрегированного портфеля ценных бумаг (до‑мохозяйства имеют доступ ко всем международным долговым обязательствам); Qt,t+1 – стохастический фактор дисконтирования ( 1

, 1 ,t t t tR E Q−+= где 1

tR− – цена безрисковых однопериодных обязательств); Wt – номинальная заработная плата; Trt – суммарные трансферты (налоги).

Домохозяйства в данной модели не осуществляют инвестиции, поэтому процесс накопления капитала отсутствует. Модель предполагает полноту финансовых рынков, что приводит к линейной взаимосвязи между потреблением внутри страны и за рубе‑жом.

Фирмы производят дифференцируемые продукты в соответствии с линейной про‑изводственной функцией Yt = AtNt ( logt ta A≡ ). Предполагается жесткость цен и гиб‑кость зарплат. Фирмы устанавливают цены в соответствии с подходом [4]. Часть фирм (1 – θ) пересматривает цены в каждом периоде, другая часть θ, не изменяющая цены, индексирует их в каждом периоде.

Основные уравнения модели в логлинеаризованном виде (относительно соответст‑вующих стационарных состояний) приводятся ниже1.

Уравнения отечественной экономики:

+ += −ω σ − π −

1 , 1 ,ˆ / ( ) );t t t a t t H t n ty E y r E r (1)

+= − σ + ϕ −ρ σ+ ϕω −ϕΘ ∆ *, 1(( (1 )(1 )) / ( )) ;n t a a a t tr a E y (2)2

+π = β π + κ , , 1 ;H t t H t a tE y (3)

κ = λ ϕ+ σ ω( / );a a

1 С подробным теоретическим описанием модели можно познакомиться в работе [9]. Обо‑значения переменных в уравнениях исследуемой модели соответствуют этой цитируемой работе.

2 Здесь и далее верхний индекс «*» относится к мировой экономике и не является оператором умножения.



ω = +α −α ση−1 (2 )( 1);a

λ = −βθ − θ θ(1 )(1 ) / ;

Θ = σ −ω σ+ϕω(1 ) / ( ).a a a

= + .t t ty y y (4)

= Ω +Θ * ;t a t a ty a y (5)

Ω =ω +ϕ σ+ϕω(1 )( );a a a

= +ω σ* / .t t a ty y s (6)

−π = π + α −, 1( ).t H t t ts s (7)

= −α(1 ) .t tq s (8)

−= ρ + ε1 , .t a t a ta a (9)

− π= ρ + −ρ ϕ π + ϕ + ε

1 ,(1 )( ) .t t t y t r tr r y

(10)

Уравнения экономики остального мира:

+ += − − π σ* * * *1 1 ( ) / .t t t t t ty E y r E (11)

= σ + ϕ − + ϕ* * *( ) (1 ) .t t tmc y a (12)

+ ππ = β π + λ + ε* * * *1 , .t t t t tE mc (13)

π += ϕ π + ϕ* * * * *1 .t t t a tr E a (14)

ϕ = − σ + ϕ −ρ ϕ+ σ* *( (1 )(1 ) / ( );a a

−= ρ + ε* * *1 , .t a t a ta a (15)

Все переменные в приведенных выше уравнениях выражены в логарифмах откло‑нения от соответствующих стационарных состояний. Уравнение (1) – динамическая кривая IS (уравнение Эйлера) – отражает зависимость разрыва выпуска ty (отклонение объема выпуска от потенциального объема) от ожидаемого будущего разрыва выпуска

1 t tE y + и отклонения реальной процентной ставки от естественной процентной ставки rn,t, которая определяется уравнением (2). Отметим, что оператор 1 1 ( | )t t t tE y E y I+ += описывает рациональные ожидания экономических агентов при условии всей доступ‑ной информации в момент t или ожидания с ограниченной рациональностью (при условии ограниченной информации в момент t). Уравнение (3) – уравнение новой кейн‑сианской кривой Филлипса – показывает, что текущая инфляция πt зависит от будущей инфляции и разрыва выпуска. Уравнение (4) выражает взаимосвязь между объемом выпуска yt, разрывом выпуска ty и потенциальным объемом выпуска ty . Уравнение (5) определяет потенциальный объем выпуска через совокупную факторную производи‑тельность at и объем выпуска мировой экономики *

ty . Уравнение (6) – уравнение взаи‑мосвязи между объемами выпуска в отечественной и мировой экономике. Переменная



st определяет условия торговли, т. е. индекс, выражающий соотношение экспортных и импортных цен. Уравнение (7) – уравнение взаимосвязи между инфляцией πt, опре‑деляемой по индексу потребительских цен, и внутренней инфляцией πH,t (без учета цен импортных товаров и услуг). Уравнение (8) – уравнение взаимосвязи эффективного реального обменного курса qt и условий торговли st. Уравнение (9) является авторег‑рессионным уравнением (AR(1)) для совокупной факторной производительности. На‑конец, уравнение (10) – правило Тейлора для номинальной процентной ставки rt, где ρ – коэффициент сглаживания процентной ставки. Отметим, что уравнения (1), (5), (6) получены на основе логлинеаризованного уравнения равновесия на рынке товаров и услуг: = +α ση+ −α ση− σ( (1 )( 1)) /t ty c 1.

Уравнение (11) – агрегированная функция спроса для мировой экономики. Уравне‑ние (12) определяет реальные предельные издержки в мировой экономике. Уравнение (13) – уравнение новокейнсианской кривой Филлипса для мировой экономики. Урав‑нение (14) – уравнение для процентной ставки в мировой экономике [9]. Уравнение (15) – авторегрессионное уравнение (AR(1)) для совокупной факторной производи‑тельности в зарубежной экономике.

Модель содержит четыре экзогенных шока ( 2~ (0, )t Nε σ ): технологический шок εa,t, шок процентной ставки εr,t для отечественной экономики, два шока для зарубежной экономики – технологический шок *

,a tε и шок инфляционных издержек *,tπε . Данный

выбор экзогенных шоков связан с особенностями российской экономики. Параметры *, , yπ πϕ ϕ ϕ

отражают степень реакции центрального банка на нежелательную динамику целевых переменных монетарной политики (инфляции и разрыва выпуска).

Динамика ожиданий экономических агентов на основе адаптивного обученияЛоглинеаризованную систему уравнений (1)−(15) можно представить в следующем виде [10]:

−+

−

+ + + ε =

10 1 2 1 0

1

const,t tt t t

t t

y yA A A E y B

w w

(16)

где A0, A1, A2, B0 – матрицы значений параметров соответствующей размерности; yt – вектор всех эндогенных переменных исследуемой системы уравнений; wt – вектор эк‑зогенных переменных ( *, t ta a ); вектор случайных шоков ( * *

, , , ,, , , a t a t r t tπε ε ε ε ).

В рамках гипотезы рациональных ожиданий решение системы (16) можно предста‑вить в следующем виде [10]:

−

−

= µ + + ε

1

1

,t tt

t t

y yT R

w w

(17)

где матрицы T, R являются нелинейными функциями структурных параметров модели, вектор μ является нулевым при рациональных ожиданиях агентов. Вектор yt можно, в свою очередь, декомпозировать на вектор переменных состояния s

ty (которые появля‑ются с лагом), вектор впередсмотрящих переменных f

ty и на статические переменные.В моделях с ограниченной рациональностью в форме адаптивного обучения агенты

не знают равновесия при рациональных ожиданиях и вместо этого имеют собственное понимание взаимосвязи между переменными в модели. Основным предположением алгоритма адаптивного обучения является формирование агентами своего правила, а именно собственного воспринимаемого закона движения (perceived law of motion – PLM) [2]. Функциональная форма этого закона обычно совпадает с формой решений

1 Подробный вывод этого уравнения описан в работе [9].



уравнений динамики переменных при выполнении ГРО, но параметры уравнений PLM зависят от времени и постоянно обновляются (как только поступает новая информа‑ция). Экономические агенты прогнозируют значения впередсмотрящих переменных с помощью сокращенных форм линейных функций переменных состояния [6−8]. Кро‑ме того, предполагается, что агенты используют ограниченный набор переменных ин‑формационного множества Xj, так что прогнозируемая модель имеет форму

′= β ,f

j j jy X

(18)

где jX ′ означает транспонирование; Xj включает константу и один или два лага впе‑редсмотрящих переменных f

jy (в дальнейшем при формировании ожиданий будут использоваться экстраполяционные модели AR(1) и AR(2)). Коэффициенты βj

1, ха‑рактеризующие убеждения агентов, постоянно обновляются при поступлении новых наблюдений в информационном множестве. Приведенное уравнение определяет PLM экономических агентов.

Агенты при адаптивном обучении оценивают прогнозируемую модель в каждый момент времени, используя доступное к этому моменту информационное множество. Предполагается, что они обновляют свои убеждения в соответствии с рекурсивным алгоритмом, реализующимся с помощью фильтра Калмана [15; 16], и вектор коэффи‑циентов βt, характеризующий убеждения агентов, изменяется в соответствии с вектор‑ным авторегрессионным процессом

−β − β = β −β +1( ) ( ) ,t t tF v (19)

где F – диагональная матрица с коэффициентами ρ <= 1 на главной диагонали; слу‑чайная составляющая vt подчиняется нормальному закону распределения с матрицей ковариации V; константа β специфицируется ниже.

Подробное описание уравнений фильтра Калмана и механизм его инициализации применительно к уравнениям (18)−(19) приведены в работе [15]. Найденные наилуч‑шие оценки для вектора коэффициентов βt подставляются в уравнение (18) с целью генерации ожиданий для впередсмотрящих переменных 1

ft tE y + . Подставляя эти выра‑

жения для ожиданий в уравнение (16), получаем решение уравнений модели с адаптив‑ным обучением агентов – агрегированный закон движения (ALM), по форме совпада‑ющий с уравнением (17):

−

−

= µ + + ε

1

1

.t tt t t t

t t

y yT R

w w

(20)

Оценка параметров модели и некоторые результатыКак отмечалось выше, параметры модели оценивались с помощью метода Байеса на

данных российской экономики. Байесовский метод оценки параметров DSGE‑моделей сочетает в себе процесс калибровки и эконометрического оценивания методом макси‑мального правдоподобия [3].

Используя теорему Байеса и свойства предельной функции плотности вероятности (marginal density), можно записать:

ϑ ϑϑ ϑϑ = =

ϑ ϑ ϑ∫( | ) ( )( | ) ( )

( | ) ,( ) ( | ) ( )

tTT

T T

p Y pp Y pp Y

p Y p Y p d

(21)

1 Не путать с коэффициентом дисконтирования β в уравнениях (1)−(15).



где ϑ – вектор параметров модели; YT – вектор наблюдаемых переменных; T – размер выбоки; ( | )Tp Y ϑ – функция правдоподобия; ( | )Tp Yϑ – апостериорная функция плот‑ности вероятности вектора параметров модели; ( )p ϑ – априорная функция плотности вероятности вектора параметров модели. Функция p(YT) – функция маргинального правдоподобия.

Априорная функция ( )p ϑ вычисляется следующим образом. Путем калибровки определяются точечные оценки параметров, которые принимаются за их математиче‑ские ожидания. На основе предположений разработчика, значений в других исследо‑ваниях и т. д. определяются стандартные отклонения параметров. В зависимости от ограничений на параметры делаются предположения об их законах распределения. Например, если параметр по определению неотрицателен, то используют гамма‑рас‑пределение; если значения параметра находятся в диапазоне от нуля до единицы – бе‑та‑распределение, если параметр может принимать любые значения – нормальное рас‑пределение и т. д. Исходя из априорного математического ожидания и стандартного отклонения параметра, определяется вид ( ).p ϑ

Так как вид функции правдоподобия известен, то можно определить и вид числите‑ля в уравнении (21), в то время как знаменатель является константой (не зависит от ϑ).

Чтобы вычислить оценку параметра на основе апостериорного распределения, не‑обходимо оценить его математическое ожидание. Эта задача может решаться с помо‑щью алгоритма случайного блуждания Метрополиса‑Хастингса и алгоритма выборки по значимости [3].

При оценке модели использовались квартальные данные российской экономики с первого квартала 2000 г. по четвертый квартал 2012 г. по четырем (по числу экзогенных шоков) эндогенным макроэкономическим переменным1: реальный ВВП, индекс потре‑бительских цен, внутренняя инфляция и эффективный реальный обменный курс рубля. Реальный ВВП рассчитывался в постоянных ценах 2008 г. Из временного ряда для ВВП удалялась сезонная составляющая с помощью X‑12‑ARIMA. При расчете внутренней инфляции параметр α (степень открытости экономики) принимался равным 0,26. Все ряды логарифмировались, и из них удалялась трендовая составляющая с помощью фильтра Ходрика–Прескотта. Полученные циклические компоненты в дальнейшем трактовались как отклонения от долгосрочного равновесия (стационарного состояния).

Два параметра модели фиксировались. Предполагалось, что коэффициент дискон‑тирования β = 0,99, что соответствует реальной процентной ставке, равной одному проценту в квартал. Это стандартный выбор значения данного коэффициента. Доля импорта в индексе потребительских цен α калибровалась, как выше отмечалось, на уровне 0,26, что соответствует средней доле импорта в потреблении и инвестициях в текущих ценах за рассматриваемый период времени. Остальные параметры оцени‑вались с помощью метода Байеса2. Априорные распределения для всех параметров, как и апостериорные распределения, представлены в таблице. Для сравнения в таблице приведены данные для оцененных параметров в рамках ГРО. Отметим, что оценка апо‑стериорного распределения проводилась с помощью методов Монте‑Карло по схеме марковских цепей (MCMC) [3]. При оценке использовалось две цепи с длиной выборки в каждой цепи равной трем миллионам. Данные для модели с адаптивным обучением агентов получены с использованием AR(2) – уравнения (с константой) для впередсмо‑трящих переменных:

− −= µ +β +β1 2, , , , 1 , , 2 .f f

j t j t j t j t j t j ty y y

(22)

1 Источником данных являются официальные сайты Росстата и Центрального банка.2 Все вычисления проводилиь в п/п Matlab и Dynare v. 3.42 c пакетом расширения, любезно

предоставленным S. Slobodyan.



Оценка параметров исследуемой модели с рациональными ожиданиями агентов (ГРО)

и с адаптивным обучением (ГАО), по данным российской экономики

Пара‑метр

Априорное распределениеАпостериорное распределение

ГРО ГАО

Тип Среднее Ст. отклоне‑ние Среднее t‑stat Среднее t‑stat

φ Гамма 2,000 0,500 2,362 4,081 2,329 4,545φπ Гамма 1,380 0,100 1,416 11,847 1,439 13,864

yϕ Гамма 0,760 0,100 0,739 7,341 0,741 7,597*πϕ Гамма 2,000 0,500 2,211 7,653 2,110 8,654

θ Бета 0,700 0,100 0,722 6,841 0,722 6,841η Гамма 1,000 0,500 0,752 1,732 0,750 1,732σ Гамма 1,500 0,500 1,413 5,314 1,629 5,726ρ Бета 0,500 0,100 0,535 4,730 0,431 4,514ρa Бета 0,900 0,100 0,443 4,456 0,817 21,245

*aρ Бета 0,900 0,100 0,965 11,762 0,886 66,321

aεσ Обр. Гамма 0,040 1,000 0,056 8,598 0,029 8,417

*

aεσ Обр. Гамма 0,040 1,000 0,029 7,240 0,031 7,327

σr Обр. Гамма 0,040 1,000 0,012 3,867 0,017 4,552*πσ Обр. Гамма 0,040 1,000 0,018 2,450 0,015 3,924

Логарифм маргинального правдоподобия 396,654 410,841

Из эконометрического оценивания следует: апостериорные распределения пара‑метров *, , yπ πϕ ϕ ϕ

, определяющих правила монетарной политики отечественной и ми‑ровой экономики, не сильно отличаются от заданных априорных распределений, что свидетельствует о слабой идентификации этих параметров на имеющихся данных. Сравнение значений параметров исследуемой модели показывает заниженное зна‑чение параметра авторегрессии (ρa = 0,443) для модели с ГРО, по сравнению с анало‑гичным значением этого параметра для модели с ГАО (ρa = 0,817), которое является более реалистичным. Самым существенным является то, что функция правдоподобия (маргинальное правдоподобие) модели с ГАО имеет большее значение, по сравнению с аналогичной для модели с ГРО, т. е. модель с ГАО адекватнее описывает эмпирические данные российской экономики. Влияние непредвиденных шоков на поведение макро‑экономических показателей изучалось с помощью механизма импульсных функций отклика, позволяющих эмпирически анализировать каналы денежной и фискальной трансмиссии в исследуемой экономике (экономике России). Функция импульсного от‑клика – траектория, которую описывает переменная, инициированная единичной ин‑новацией, т. е. она характеризует глубину изменения и время возвращения эндогенной переменной на равновесную траекторию при единичном шоке экзогенной переменной. Функция интересна по нескольким причинам. Во‑первых, это еще одна характеристика поведения моделей. Во‑вторых, что более важно, она заставляет задуматься о причинах и эффектах влияния возмущений на эндогенные макропеременные. Для визуализации временных зависимостей коэффициентов убеждений агентов преобразуем прогнозное AR(2), т. е. уравнение (22), к виду

1 2 2

, , , , , 1 , , 1( ) * * ,f f fj t j t j t j t j t j t j ty y y− −= µ + β +β −β ∆ (23)

где сумма коэффициентов ( 1 2, ,j t j tβ + β ) характеризует персистентность ожиданий, а слага‑

емое 2,j t−β характеризует персистентность темпов изменения ожиданий.



На рис. 1 показаны временные зависимости коэффициентов убеждений для неко‑торых впередсмотрящих переменных: внутренней инфляции (ppih), разрыва выпуска (ygap), инфляции в мировой экономике (ppios).

Внутренняя инфляция

Разрыв выпуска

Инфляция в мировой экономике

Рис. 1. Временные зависимости коэффициентов убеждений для AR(2) прогнозирующей модели(ppih, ygap, ppios для графических кривых означают временную зависимость 1 2

, ,j t j tβ + β перед этими переменными; ppih1, ygap1, ppios1 – зависимость 2

,j t−β перед разностями первого порядка этих переменных)



Обращает на себя внимание относительное постоянство констант (примерное ра‑венство их нулю, как при рациональных ожиданиях). Следует отметить и качествен‑ное (не количественное!) подобие динамики поведения коэффициентов убеждений для внутренней инфляции и разрыва выпуска в российской экономике. Кроме того, наблю‑дается синхронное изменение коэффициентов 1 2

, ,j t j tβ + β и 2,j t−β для инфляции в мировой

экономике, что свидетельствует о почти полной корреляции относительно инфляцион‑ных ожиданий и темпов изменений этих ожиданий. Для внутренней инфляции и раз‑рыва выпуска в российской экономике такой синхронности не наблюдается.

На рис. 2−9 изображены функции импульсного отклика для инфляции и разрыва выпуска российской экономики исследуемой модели с адаптивным обучением агентов на случайные шоки отечественной и мировой экономики (положительные шоки, рав‑ные единичному среднеквадратичному отклонению соответствующей переменной).

Рис. 2. Функция импульсного отклика инфляции на шок процентной ставки в российской экономике

для исследуемой модели с адаптивным обучением экономических агентов

Рис. 3. Функция импульсного отклика инфляции на шок технологий в российской экономике




Рис. 4. Функция импульсного отклика инфляции на шок технологий в мировой экономике для исследуемой модели с адаптивным обучением экономических агентов

Рис. 5. Функция импульсного отклика инфляции на шок инфляции в мировой экономике для исследуемой модели с адаптивным обучением экономических агентов

Рис. 6. Функция импульсного отклика разрыва выпуска на шок процентной ставки в российской экономике




Рис. 7. Функция импульсного отклика разрыва выпуска на шок технологий в российской экономике


Рис. 8. Функция импульсного отклика разрыва выпуска на шок технологий в мировой экономике для исследуемой модели с адаптивным обучением экономических агентов

Рис. 9. Функция импульсного отклика разрыва выпуска на шок инфляции в мировой экономике для исследуемой модели с адаптивным обучением экономических агентов



Функции импульсного отклика (IRF) для модели с адаптивным обучением агентов (ГАО) являются зависящими от времени (в отличие от функций импульсного отклика в моделях с рациональными ожиданиями агентов) вследствие временной зависимости коэффициентов убеждений βj,t. Временная зависимость этих функций характеризует процесс саморазвития агентов и дает более обширную информацию для анализа пове‑дения агентов, по сравнению с таковыми в рамках ГРО.

Следует отметить, что качественный вид IRF для исследуемой модели совпадает с видом IRF для аналогичной модели с рациональными ожиданиями экономических агентов. На рис. 10 приведены IRF влияния шока процентной ставки в российской эко‑номике на разрыв выпуска и инфляцию для исследуемой модели в рамках гипотезы ра‑циональных ожиданий. Автор приводит лишь те результаты влияния непредвиденных шоков на основные макропеременные, которые нельзя получить в рамках гипотезы рациональных ожиданий.

Рис. 10. Влияние шока процентной ставки в российской экономике на разрыв выпуска и инфляцию

Анализ функций импульсного отклика на рис. 2−9 показывает, что инфляция1, определяемая индексом потребительских цен, подвержена более сильной волатиль‑ности при воздействии шоков, чем разрыв выпуска. IRF инфляции характеризуются бóльшей глубиной изменения при единичном шоке. Временная зависимость IRF раз‑рыва выпуска от шоков процентной ставки и технологии (производительности труда) на всех временных отрезках имеет почти одинаковый вид. То же справедливо для вре‑менной зависимости IRF инфляции от шоков процентной ставки и технологии. Но есть одно отличие. В первом случае (зависимость IRF разрыва выпуска от шоков процент‑ной ставки и технологии) глубина изменения разрыва выпуска при единичном шоке на всех временных отрезках практически одинакова. Для временной зависимости IRF инфляции от шоков процентной ставки и технологии наблюдается более глубокая ре‑акция инфляции на единичные шоки в посткризисный период (2000−2001 гг.) и в пери‑од последнего кризиса (2008−2009 гг.).

Для временной зависимости IRF разрыва выпуска от технологического шока в ми‑ровой экономике имеются аномалии – более глубокая реакция разрыва выпуска на этот шок в 2000−2001 гг. (посткризисный период) и в 2008−2009 гг. – период последнего

1 Вид IRF для внутренней инфляции аналогичен.



кризиса в мировой и российской экономике. Инфляция показывает также более глубо‑кую реакцию в эти периоды на все рассматриваемые шоки с еще более сильной вола‑тильностью. Все описываемые аномалии в IRF связаны с более значимым изменением коэффициентов убеждений βj,t агентов в эти периоды, т. е. с более существенным пе‑ресмотром ими своих убеждений именно в посткризисный (2000−2001 гг.) и в период кризиса 2008−2009 гг., что подтверждается графиками на рис. 1.

В заключение отметим, что формат публикации не позволяет рассмотреть анализ правил монетарной политики на поведение макроэкономических показателей. Резуль‑таты данного исследования будут опубликованы позднее.

Источники1. Андреев М. Ю., Поспелов И. Г. Принцип рациональных ожиданий: обзор концеп‑

ций и примеры моделей. М. : ВЦ РАН, 2008.2. Серков Л. А. Самоорганизация ожиданий как фактор саморазвития экономиче‑

ских систем // Известия Уральского государственного экономического университета. 2014. 4 (54). С. 100−106.

3. An S., Schorfheide F. Bayesian Analysis of DSGE Models // Econometric Reviews. 2007. Vol. 26. No. 2‑4. P. 113−172.

4. Calvo G. Staggered Prices in a Utility Maximizing Framework // Journal of Monetary Economics. 1983. Vol. 12. P. 383−398.

5. Clarida R., Gali J., Gertler M. Monetary Policy Rules and Macroeconomic Stability: Evi‑dence and Some Theory // The Quarterly Journal of Economics. 2000. Vol. 115. No. 1. P. 147–180.

6. Evans G. W., Honkapohja S. Adaptive Learning and Monetary Policy Design // Journal of Money, Credit and Banking. 2003. Vol. 35. No. 6. Part 2. P. 1045−1072.

7. Evans G. W., Honkapohja S. Learning Dynamics // Handbook of Macroeconomics / еd. by J. B. Taylor, M. Woodford. Amsterdam : Elsevier, 1999. Vol. 1. Chapter 7. P. 449−542.

8. Evans G., McGough B. Monetary Policy, Indeterminacy and Learning // Journal of Eco‑nomic Dynamics and Control. 2005. Vol. 29. Issue 11. P. 1809−1840.

9. Galí J., Monacelli T. Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy // Review of Economic Studies. 2005. Vol. 72. Issue 3. P. 707−734.

10. Juillard M. Dynare: A Program for the Resolution and Simulation of Dynamic Models with Forward Variables Through the Use of a Relaxation Algorithm // CEPREMAP Working Papers 1996. No. 9602.

11. Kydland F., Prescott E. C. Time to build and aggregate fluctuations // Econometrica. 1982. Vol. 50. No. 6. P. 1345−1370.

12. Lucas R. E. Expectations and the Neutrality of Money // Journal of Economic Theory. 1972. Vol. 4. Issue 2. P. 103−124.

13. Monacelli T. Into the Mussa Puzzle: Monetary Policy Regimes and the Real Exchange Rate in a Small Open Economy // Journal of International Economics. 2004. Vol. 62. Issue 1. P. 191−217.

14. Muth J. F. Rational Expectations and the Theory of Price Movements // Econometrica. 1961. Vol. 29. No. 3. P. 315−335.

15. Sargent, T., Williams N. Impacts of Priors on Convergence and Escape from Nash In‑flation // Review of Economic Dynamics. 2005. Vol. 8. Issue 2. P. 360−391.

16. Slobodyan S., Wouters R. Learning in a Medium‑Scale DSGE Model with Expectations Based on Small Forecasting Models // American Economic Journal: Macroeconomics. 2012. Vol. 4. Issue 2. P. 65−101.

***



The Influence of Unforeseen Shocks on Behaviour of Macroeconomic Indicators Within the Hypothesis of Adaptive Learning Agents

by Leonid A. Serkov and Dmitry B. Yelizarov

The article considers self‑developing New Keynesian model of a small open economy within the framework of the hypothesis of adaptive learning agents (HAL). The model’s parameters are estimated using the Bayesian method on the basis of the empirical data from the Russian economy. Having com‑pared the values of estimated parameters of the model studied in the context of HAL with the values of parameters obtained within the hypothesis of rational expectations of agents (HRE), the authors arrived to the conclusion that the former provides a more realistic assessment. In addition, the authors analyzed the impact of unforeseen shocks on the behaviour of macroeconomic indicators using the mechanism of impulse response functions and demonstrated that the time dependence of these functions characterizes the process of agents’ self‑development and gives more information for the analysis of agents’ behaviour compared to those within the HRE.

Keywords: DSGE model; adaptive learning agents; rational expectations; impulse response function.References:1. Andreev M. Yu., Pospelov I. G. Printsip ratsional’nykh ozhidaniy: Obzor kontseptsiy i primery mod-

eley [The principle of rational expectations: A survey of concepts and examples of models]. Moscow: Computing Center of the Russian Academy of Sciences, 2008.

2. Serkov L. A. Samoorganizatsiya ozhidaniy kak faktor samorazvitiya ekonomicheskikh sistem [Self‑organization of expectations as a factor in self‑development of economic systems]. Izvestiya Ural-skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta – Journal of the Ural State University of Economics, 2014, no. 4 (54), pp. 100–106.

3. An S., Schorfheide F. Bayesian Analysis of DSGE Models. Econometric Reviews, 2007, Vol. 26, no. 2‑4, pp. 113−172.

4. Calvo G. Staggered Prices in a Utility Maximizing Framework. Journal of Monetary Economics, 1983, Vol. 12, pp. 383−398.

5. Clarida R., Gali J., Gertler M. Monetary Policy Rules and Macroeconomic Stability: Evidence and Some Theory. The Quarterly Journal of Economics, 2000, Vol. 115, no. 1, pp. 147–180.

6. Evans G. W., Honkapohja S. Adaptive Learning and Monetary Policy Design. Journal of Money, Credit and Banking, 2003, Vol. 35, no. 6, Part 2, pp. 1045−1072.

7. Evans G. W., Honkapohja S. Learning Dynamics in Handbook of Macroeconomics (еds. J. B. Taylor, M. Woodford). Amsterdam: Elsevier, 1999, Vol. 1, Chapter 7, pp. 449−542.

8. Evans G., McGough B. Monetary Policy, Indeterminacy and Learning. Journal of Economic Dy-namics and Control, 2005, Vol. 29, Issue 11, pp. 1809−1840.

9. Galí J., Monacelli T. Monetary Policy and Exchange Rate Volatility in a Small Open Economy. Review of Economic Studies, 2005, Vol. 72, Issue 3, pp. 707−734.

10. Juillard M. Dynare: A Program for the Resolution and Simulation of Dynamic Models with For‑ward Variables Through the Use of a Relaxation Algorithm. CEPREMAP Working Papers, 1996, no. 9602.

11. Kydland F., Prescott E. C. Time to build and aggregate fluctuations. Econometrica, 1982, Vol. 50, no. 6, pp. 1345−1370.

12. Lucas R. E. Expectations and the Neutrality of Money. Journal of Economic Theory, 1972, Vol. 4, Issue 2, pp. 103−124.

13. Monacelli T. Into the Mussa Puzzle: Monetary Policy Regimes and the Real Exchange Rate in a Small Open Economy. Journal of International Economics, 2004, Vol. 62, Issue 1, pp. 191−217.

14. Muth J. F. Rational Expectations and the Theory of Price Movements. Econometrica, 1961, Vol. 29, no. 3, pp. 315−335.

15. Sargent, T., Williams N. Impacts of Priors on Convergence and Escape from Nash Inflation. Review of Economic Dynamics, 2005, Vol. 8, Issue 2, pp. 360−391.

16. Slobodyan S., Wouters R. Learning in a Medium‑Scale DSGE Model with Expectations Based on Small Forecasting Models. American Economic Journal: Macroeconomics, 2012, Vol. 4, Issue 2, pp. 65−101.



Contact Info:Leonid A. Serkov, Cand. Sc. (Physics & Math‑ematics), Associate Prof., Head of Applied Information Science Dept.Phone: (343) 376‑45‑13e‑mail: [email protected]

Ural Institute of Business6 Tsentralny Rynok lane., Yekaterinburg, Russia, 620014

Dmitry B. Yelizarov, Cand. Sc. (Eng.), Associate Prof. of Business Information Science Dept. Phone: (343) 376‑45‑13e‑mail: [email protected]



ТАРАСОВА Наталья Викторовна

Аспирант кафедры экономики и организации производства

Поволжский государственный технологический университет424000, РФ, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Контактные телефоны: (8362) 46-47-69, 68-63-21e-mail: [email protected]

Оценка институцональной среды продовольственной безопасности

Анализируется влияние институциональных изменений на систему продовольственной безопасности населения. Представлена характеристика критерия институционализации продовольственной безопасности населения как системы показателей, отражающих взаимодействие государства и бизнеса в аграрном секторе экономики. Рассмотрены особенности нормотворческой деятельности в сфере продовольственной безопасности населения в субъектах Российской Федерации и внедрения процедуры оценки регулирующего воздействия нормативноправовой базы. Выявлена тенденция неравномерной реакции региональных властей на трансформацию институциональной среды: в ряде регионов нормативно закреплено понятие продовольственной независимости и целевой доли собственного производства продовольствия, а также активно внедряется процедура оценки регулирующего воздействия на бизнес; остальные регионы находятся по указанным вопросам в отстающей позиции.

JEL classification: E02, R11, Q18

Ключевые слова: институциональная среда; критерий; продовольственная безопасность; оценка; система.

В мировом масштабе наблюдается постоянная трансформация взглядов обществен‑ности и научного сообщества на понятие «продовольственная безопасность». Мож‑

но констатировать смещение фокуса с абстрактного представления мировой продо‑вольственной безопасности как способности произвести достаточное количество про‑дуктов питания, чтобы накормить население мира, на уровень страны, домохозяйства и доступность (экономическую и физическую) продуктов для каждого человека [7; 16].

Обобщая некоторые теоретические и нормативные подходы к определению продо‑вольственной безопасности [1; 4; 8; 10−13], продовольственную безопасность страны можно представить как состояние экономики государства, при котором выполняются следующие условия:

1) население страны в целом и каждый ее житель в отдельности имеет стабильный физический и экономический доступ к достаточному количеству (объемам и ассорти‑менту) высококачественного, полноценного и экологически безопасного продовольствия (продуктам питания, чистой питьевой воде и другим источникам питательных веществ) преимущественно отечественного производства, обеспечивающего здоровое физическое и социальное развитие личности и расширенное воспроизводство населения страны;

2) агропромышленный комплекс, рыбное и лесное хозяйство обеспечены отечест‑венным сырьем, развиваются устойчиво и имеют резервы для наращивания производ‑ства продовольствия;

3) имеются и поддерживаются оперативные запасы и стратегические резервы про‑довольствия; ©

Тар

асов

а Н

. В.,

2016


ПРОДОВОЛЬСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

4) развивается наука, обеспечивается государственная поддержка фундаменталь‑ных и приоритетных прикладных исследований в аграрном, экологическом и медицин‑ском направлениях.

В Доктрине продовольственной безопасности РФ отмечается, что основными источниками пищевых продуктов является продукция сельского, лесного, рыбного, охотничьего хозяйства, а также пищевой промышленности1. Таким образом, под про‑довольственной системой страны мы будем понимать совокупность мер государствен‑ной аграрной, морской, лесной политики, а также политики в области охотничьего хо‑зяйства, пищевой промышленности и торговли.

Понятие институциональной среды является одной из основ институциональной экономики.

Под институциональной средой (институциональной структурой экономики, ин‑ституциональными рамками) представители институционализма (О. Уильямсон, Д. Норт, Л. Девис, А. Олейник, Р. Рихтер и др.) понимают правила, нормы, которые на‑правляют индивидуальное поведение. Правила и нормы могут быть как формального (политика, судебная система, право собственности, контрактное право), так и нефор‑мального характера (обычаи, традиции, культурные особенности, менталитет) [2].

Для целей настоящего исследования анализируется наличие необходимой фор‑мальной основы (нормативной правовой базы), которая обозначает границы полно‑мочий субъектов системы продовольственной безопасности, особенности их взаимо‑действия, ответственность за достижение необходимого уровня продовольственной обеспеченности населения.

Развитие институциональной среды будем рассматривать как форму организации экономических отношений, базирующихся на конструктивном диалоге государства и бизнеса в аграрном секторе экономики.

Методика оценки основана на критерии институционализации продовольственной безопасности населения как системы следующих показателей:

• наличие нормативно‑правовых актов, определяющих понятие продовольствен‑ной безопасности (независимости) населения; цели; задачи; принципы; направления достижения продуктовой обеспеченности населения; пороговые значения собствен‑ного сельскохозяйственного производства; методы оценки продовольственной обес‑печенности населения; распределение полномочий и ответственности между уполно‑моченными органами;

• доля государственной поддержки сельского хозяйства в рамках «зеленой корзи‑ны» в общем объеме поддержки;

• качество процедуры оценки регулирующего влияния нормативно‑правовых ак‑тов в сфере предпринимательской и инвестиционной деятельности, затрагивающих область продовольственной обеспеченности населения, в том числе сельское хозяйст‑во, безопасность и качество продуктов питания и сельскохозяйственного сырья.

Рассмотрим каждую характеристику критерия институционализации продоволь‑ственной системы подробнее.

На уровне страны формальная сторона институциональной среды включает нор‑мотворческую деятельность федеральных органов власти в области продовольствен‑ной безопасности и независимости страны, органов власти субъектов РФ и местных органов самоуправления в области продовольственного обеспечения населения со‑ответствующих территорий в пределах их полномочий. В стране реализуется единая экономическая политика, составной частью которой является общая продовольст‑венная политика страны. Основные нормативные атрибуты (цели, задачи, принципы,

1 Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации : указ Президента РФ от 30 января 2010 г. 120. URL: http://www.kremlin.ru/news/6752.



направления для достижения продуктовой обеспеченности населения, пороговые значения собственного сельскохозяйственного производства, методы оценки продо‑вольственной обеспеченности населения, распределение полномочий и ответственно‑сти между уполномоченными органами) содержатся в Доктрине продовольственной безопасности РФ. Институциональная структура экономических отношений в про‑довольственной системе отражается также в федеральных законах; постановлениях правительства; указах президента; ведомственных актах, регулирующих вопросы без‑опасности, качества, резервов продовольствия, регламентирующих деятельность АПК, сельского, лесного, рыбного, охотничьевого хозяйства, пищевой промышленности, торговли, земельных отношений и т. п. Актуальным направлением в развитии наци‑ональной нормативно‑правовой базы является ее гармонизация с международными стандартами, что дает возможность нивелирования внешних угроз, снижения неопре‑деленности и достижения устойчивости экономических отношений, как внутри стра‑ны, так и в международном сотрудничестве.

Поскольку территория страны разделена на субъекты РФ, одной из главных функ‑ций которых является продовольственное обеспечение населения, необходимо рассмо‑треть состояние региональной нормативно‑правовой базы в сфере продовольственной безопасности населения.

К вопросу формирования нормативной базы обеспечения продовольственной без‑опасности в регионах подходят по‑разному. В одних субъектах РФ уже существуют официальные документы, регламентирующие понятие продовольственной безопасно‑сти (независимости) региона, цели и задачи для достижения конкретного уровня про‑дуктовой обеспеченности населения, распределение полномочий и ответственности между уполномоченными органами. Примерами таких нормативных актов являются:

• региональные законы о продовольственной безопасности (г. Москва, Рязанская, Костромская, Курская, Ульяновская, Нижегородская, Свердловская области, Примор‑ский край, Ставропольский край, Республика Башкортостан)1;

• концепции продовольственной безопасности региона и стратегии развития аграрно‑промышленного комплекса и потребительского рынка, утвержденные по‑становлениями и распоряжениями правительств субъектов РФ (Хабаровский край, Свердловская область, Вологодская область)2;

1 О продовольственной безопасности города Москвы : закон г. Москвы от 12 июля 2006 г. 39; О продовольственной безопасности и рынке сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на территории Рязанской области : закон Рязанской области от 14 октября 2005 г. 109‑ОЗ; О продовольственной безопасности Костромской области : закон Костромской области от 26 мая 2008 г. 317‑4‑ЗКО; О продовольственной безопасности Курской области : закон Курской области от 27 ноября 2009 г. 95‑ЗКО; О продовольственной безопасности Улья‑новской области : закон Ульяновской области от 4 мая 2008 г. 69‑ЗО; Об обеспечении продо‑вольственной безопасности в Нижегородской области : закон Нижегородской области от 9 авгу‑ста 2011 г. 111‑З; Об обеспечении продовольственной безопасности в Свердловской области : закон Свердловской области от 31 января 2012 г. 6‑ОЗ; О продовольственной безопасности Приморского края : закон Приморского края от 15 ноября 2001 г. 163‑КЗ; О продовольствен‑ной безопасности Ставропольского края : закон Ставропольского края от 14 мая 1999 г. 17‑кз; О продовольственной безопасности Республики Башкортостан : закон Республики Башкорто‑стан от 4 февраля 2000 г. 51‑з.

2 Об утверждении Концепции продовольственной безопасности Хабаровского края на пери‑од до 2020 года : распоряжение Правительства Хабаровского края от 22 апреля 2014 г. 253‑рп; Концепция обеспечения продовольственной безопасности населения Свердловской области на период до 2015 года : постановление Правительства Свердловской области от 20 апреля 2004 г. 289‑ПП; Стратегия развития агропромышленного комплекса и потребительского рынка Воло‑годской области на период до 2020 года : постановление Правительства Вологодской области от 30 мая 2011 г. 591.



• программы обеспечения продовольственной безопасности (г. Москва, Тюменская область)1;

• региональные программы поддержки отечественных сельхозпроизводителей и развития информационно‑консультационной службы АПК (Пермский край, Крас‑нодарский край)2.

Другие регионы полагаются на Доктрину продовольственной безопасности РФ. Однако декларируемые в ней критерии производства отечественной сельскохозяйст‑венной, рыбной продукции и продовольствия рассчитаны на масштабы страны. Про‑изводство сельскохозяйственной продукции в стране распределено неравномерно. Пороговые значения собственного (внутреннего) производства, обозначенные в До‑ктрине в масштабах регионов, не всегда экономически оправданы в силу природно‑климатических особенностей расположения территорий и дефицита ресурсов, в том числе дефицита бюджетных средств. Так, регламентируется доля внутреннего произ‑водства зерна – не менее 95%; сахара – не менее 80%; растительного масла – не менее 80%; мяса и мясопродуктов (в пересчете на мясо) – не менее 85%; молока и молокопро‑дуктов (в пересчете на молоко) – не менее 90%; рыбной продукции – не менее 80%; кар‑тофеля – не менее 95%; соли пищевой – не менее 85%. К примеру, в Республике Марий Эл не производятся растительное масло, рыбная продукция и сахар. За 2009−2013 гг. удельный вес республиканской сельскохозяйственной продукции и продовольствия в общем объеме товарных ресурсов (с учетом переходящих запасов) внутреннего рын‑ка соответствующих продуктов был следующим: по мясным продуктам вырос с 70 до 90%, по молочным продуктам устойчиво составлял 80%, по производству яиц снизил‑ся с 90 до 80%, по овощам составлял 80%, по картофелю снизился с 70 до 60%. Если производство мяса в пределах региона можно увеличить до декларируемых 85%, то достигать поставленных пороговых значений внутреннего производства, например, растительного масла нецелесообразно, так как другие регионы полностью покрывают потребности страны в этом продукте [15]. В данном случае для формирования устой‑чивой продовольственной системы региона представляется перспективным развитие межрегионального сотрудничества по вопросам сельскохозяйственной кооперации и агропромышленной интеграции.

В рыночной экономике условия ведения хозяйственной деятельности субъектов определяют конкурентоспособность их продукции, так как влияют на ее себестои‑мость. В результате процессов слияния и укрупнения производственных комплексов, образования агрохолдингов происходит давление на рынок новых сильных игроков. Организационные преобразования предприятий способствуют доступу к финансовым ресурсам (кредитам, государственной поддержке), что позволяет расширить границы сбыта продукции, увеличить вложения в рекламу и техническое перевооружение. Из более богатых регионов поставляется продукция по ценам ниже тех, которые предлага‑ет собственный производитель. Такая ситуация характерна для насыщенного яичного рынка. Например, цены на яйца, поставляемые из Тюменской области, Башкирии и Та‑тарстана через торговые сети оказываются ниже цены производителей яиц в Республи‑ке Марий Эл. Такие отношения нельзя назвать межрегиональным партнерством или

1 О городской целевой программе «Комплексная программа обеспечения продовольствен‑ной безопасности города Москвы на 2010–2012 годы» : постановление Правительства Москвы от 16 февраля 2010 г. 131‑ПП; Об утверждении региональной программы продовольственной безопасности Тюменской области на 2011–2014 годы : распоряжение Правительства Тюменской области от 12 декабря 2011 г. 2320‑рп.

2 Суворова И. Пермские фермеры будут торговать в интернете // Российская газета. 2015. 9 июля; Об информационно‑консультационной службе агропромышленного комплекса Красно‑дарского края : закон Краснодарского края от 9 июня 2010 г. 1995‑КЗ.



взаимодействием в рамках региональной специализации – это результат агрессивного маркетинга, нацеленный на угнетение более слабых и удаленных от центра участников рынка. Именно поэтому на уровне регионов появляются собственные законодательные акты, определяющие уровень регионального производства сельхозпродукции и про‑дуктов питания для достижения продовольственной независимости конкретного реги‑она. В законах о продовольственной безопасности некоторых регионов фигурирует по‑нятие продовольственной независимости. Так, в Приморском крае продовольственная независимость считается достигнутой, если годовое собственное производство жиз‑ненно важных пищевых продуктов составляет не менее 60% годовой потребности насе‑ления в таких видах пищевых продуктов в соответствии с физиологическими нормами питания. В законе Курской области продовольственная независимость означает не ме‑нее 75% продовольствия собственного производства, в законах Костромской области и Башкортостана не менее 80%. О пороге продовольственной безопасности говорится в законах Рязанской области (доля собственного производства не менее 65%), Ульянов‑ской области и Ставропольского края (не менее 80% годовой потребности населения). В Свердловской области выделены пороговые значения производства по каждому виду основных продовольственных товаров для разных временных периодов.

Анализ нормативной базы Республики Марий Эл показал, что по состоянию на 1 января 2015 г. региональных нормативно‑правовых актов, определяющих понятие продовольственной безопасности региона, цели, задачи, принципы, направления для достижения продуктовой обеспеченности населения, пороговые значение собственно‑го сельскохозяйственного производства региона, методы оценки продовольственной безопасности населения региона, распределение полномочий и ответственности между уполномоченными органами, не принято.

Важным моментом развития и укрепления продовольственной системы является государственная поддержка сельского хозяйства.

После вступления России в ВТО наиболее перспективным остается направление государственной поддержки через меры «зеленой корзины» [5; 6]. Необходимо смеще‑ние финансирования с развития банковской системы (погашение процентов по креди‑там) на повышение уровня жизни на селе, формирование структуры информационной поддержки и страхования сельхозпроизводителей, обеспечение мер для совершенство‑вания качества образования сельхозработников. Поддержка наращивания региональ‑ного производства продукции сельского хозяйства и продуктов питания предполагает также стимулирование кооперации региональных товаропроизводителей с перераба‑тывающими предприятиями региона.

Некоторые исследователи относят показатели государственной поддержки сель‑ского хозяйства к критерию устойчивости продовольственной системы. В частности, используется доля федеральной государственной поддержки в общем ее объеме и го‑сударственная поддержка на 1 га посевных площадей [9].

Направление государственной поддержки с помощью мер «зеленой корзины» не ог‑раничивается требованиями Всемирной торговой организации и означает гармониза‑цию аграрной политики с международными стандартами и трансформацию институци‑ональной среды. Таким образом, показатель доли государственной поддержки сельского хозяйства в рамках «зеленой корзины» в общем объеме поддержки будет сигнализиро‑вать об определенном уровне институционализации продовольственной системы.

Существуют проблемы получения и обработки информации об объеме государст‑венной поддержки сельского хозяйства, особенно в рамках «зеленой корзины». Связа‑ны они со спецификой ведения статистического и бюджетного учета. Одной из таких проблем является непрозрачность бюджета (как на федеральном, так и на региональ‑ном уровне), выражающаяся в отсутствии разграничения направлений финансиро‑вания на составляющие: сельское хозяйство, аграрная наука, рыболовство, сельская



инфраструктура, поддержка сельхозпроизводителей. Отчеты по исполнению бюдже‑тов включают общий подраздел «сельское хозяйство и рыболовство». Кроме того, рас‑ходы бюджетов в области кадров и развития инфраструктуры в сельской местности отражаются во многих разделах бюджета («образование», «строительство», «здравоох‑ранение», «охрана окружающей среды» и др.) и находятся в распоряжении различных ведомств. К перечисленному можно добавить периодическое изменение кодов бюджет‑ной классификации государственных программ. Обращаясь к статистическому учету, можно отметить ту же тенденцию обобщения информации по сельскому хозяйству с данными по охоте и лесному хозяйству.

В научной литературе отмечается необходимость разработки методики расчета расходов на сельское хозяйство и уровня поддержки сельхозпроизводителей, соответ‑ствующих требованиям ВТО; устранения неполноты и непрозрачности информации о бюджетных расходах; применения сводной формы статистического учета поддержки сельхозпроизводителей с разбивкой мер по корзинам для целей легитимной поддержки отечественного производителя в перспективе [14].

Средства из бюджета Республики Марий Эл выделяются в рамках Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйствен‑ной продукции, сырья и продовольствия в Республике Марий Эл на 2014−2020 гг. По данным отчета Министерства сельского хозяйства Республики по состоянию на 1 сен‑тября 2015 г., на поддержку сельского хозяйства планировалось 1 959,4 млн р., что со‑ставляет 6,6% расходов консолидированного бюджета Ресупблики на 2015 г. На меры поддержки по указанной государственной программе, относящиеся к «янтарной корзи‑не» (поддержка кредитования подотраслей, субсидии на развитие производства, гран‑ты крестьянским и фермерским хозяйствам и т. п.), приходится 84,6% всего финансиро‑вания, в рамках «зеленой корзины» (компенсация части затрат на страхование урожая, устойчивое развитие сельских территорий) остается всего 15,4% общей финансовой помощи1. Такое положение дел в регионе можно объяснить федеральной аграрной по‑литикой, так как основную долю поддержки сельского хозяйства составляют средства федерального бюджета (89,8%). Учитывая, что распределение мер поддержки зависит, главным образом, от федеральной экономической политики, оценивать уровень регио‑нальной поддержки сельского хозяйства в рамках «зеленой корзины» некорректно.

В последние годы на уровне власти страны произошло осознание необходимости качественного и количественного анализа нормативно‑правовой базы. Такой анализ осуществляется с помощью оценки регулирующего воздействия (ОРВ) нормативного акта для исключения недостатков регулирования, принятия нецелесообразных реше‑ний, создающих дополнительные издержки для основных групп воздействия – госу‑дарства, бизнеса, общества. Обязанность проведения ОРВ на региональном уровне с 1 января 2014 г. была закреплена Указом Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. 601 «Об основных направлениях совершенствования системы государствен‑ного управления» и Федеральным законом Российской Федерации от 2 июля 2013 г. 176‑ФЗ. Документами предписано осуществление анализа проектов и действующих актов в сфере предпринимательской и инвестиционной деятельности, с учетом уточне‑ний региональных властей [3].

Аналогичные документы в 2013 г. были приняты в Республике Марий Эл2.

1 Информация о государственной поддержке сельского хозяйства // Официальный сайт Ми‑нистерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Марий Эл. URL: http://mari‑el.gov.ru/minselhoz/Pages/20150310_gos_pod_cx_rme.aspx.

2 Оценка регулирующего воздействия // Официальный сайт Министерства экономического развития и торговли Республики Марий Эл. URL: http://mari‑el.gov.ru/mecon/Pages/Ozenka‑reg‑vozdeystvija.aspx.



Для полноценного проведения процедуры оценки регулирующего воздействия в субъектах Российской Федерации должны быть предусмотрены достаточные фи‑нансовые и временные ресурсы на создание и функционирование структуры, в обя‑занности которой входит совершенствование нормативно‑правовой базы, разработка методических рекомендаций и поддержка обучения государственных служащих. Дея‑тельность регионов по указанному направлению фиксируется в рейтингах активности и качества проведения ОРВ.

По данным пилотного рейтинга, проведенного Центром ОРВ ИГМУ НИУ ВШЭ в рамках проекта «Исследование хода и результатов внедрения ОРВ на региональ‑ном уровне в различных странах, выводы и рекомендации для Российской Федера‑ции» (2014−2015 гг.), регионы страны были разделены на четыре кластера: 1) «высшая лига» (11 регионов‑лидеров – созданы и активно функционируют институты ОРВ); 2) «добрые намерения, фрагментарные успехи» (18 регионов – создан орган ОРВ без финансового сопровождения и обучения специалистов); 3) «фрагментарные усилия» (13 регионов – невысокое качество ОРВ и экспертизы); 4) «формальное исполнение обязанностей» (12 субъектов – практика ОРВ слабо развита, институты не созданы). Кроме того, 29 субъектов РФ не были включены в пилотный проект по причине нере‑гулярного проведения ОРВ. Республика Марий Эл занимает 49‑е место (из 54) и входит в четвертый кластер, что характеризуется формальным исполнением требований фе‑дерального закона к организации процедуры ОРВ с неудовлетворительным качеством итоговых документов, отсутствием ресурсов на развитие института ОРВ [3].

Таким образом, 65% регионов страны отстают во внедрении качественной процеду‑ры ОРВ (два последних кластера и группа исключенных).

Согласно результатам исследования Центра ОНФ по независимому мониторингу исполнения указов Президента РФ «Народная экспертиза», проведенному на основе анкетирования бизнесменов субъектов РФ по вопросу информированности о прове‑дении процедуры ОРВ и участия в ней, из возможных 10 баллов от 5,0 до 6,5 баллов набрали четыре региона, менее 4,8 до 4,8 баллов – остальные 79 субъекта. В указанном рейтинге Республика Марий Эл находится на 55‑й позиции из 83. Эксперты отмечают, что в масштабах страны только 44% опрошенных бизнесменов знают о внедрении ОРВ и только 16% из них имеют реальный опыт участия в процедуре1.

Особняком в публикуемых результатах стоит рейтинг качества осуществления ОРВ и экспертизы в субъектах РФ, проведенный Минэкономразвития РФ. Согласно дан‑ным мониторинга, к высшему уровню было отнесено 6 регионов, к хорошему уровню – 46, к удовлетворительному – 26, к неудовлетворительному – 5. Республика Марий Эл занимает в этом рейтинге 56‑е место (из 83) и относится к третьему кластеру (удовлет‑ворительный уровень)2. Разница в результатах вытекает из специфики методики, осно‑ванной на анкетировании уполномоченных органов субъектов РФ и региональных бизнес‑ассоциаций. Перечень вопросов не касается проблемы финансового обеспече‑ния функционирования института ОРВ и обучения кадров. Независимая оценка стро‑ится на мнении ведущих представителей бизнес‑сообщества, знакомых с деятельнос‑тью ОРВ, а общая доля информированности регионального бизнеса по вопросу ОРВ не исследуется. Опрос носит формальный характер и не ставит задачи определения качества проведенной оценки нормативной базы.

1 Рейтинг субъектов РФ по эффективности внедрения процедуры оценки регулирующего воздействия, подготовленный Центром ОНФ по независимому мониторингу исполнения ука‑зов Президента РФ «Народная экспертиза». URL: http://narexpert.ru/wp‑content/uploads/Рейтинг‑субъектов‑РФ‑по‑эффективности‑внедрения‑процедур‑оценки‑регулирующего‑воздействия.pdf.

2 Мониторинг внедрения ОРВ в регионах // Официальный сайт Министерства экономиче‑ского развития Российской Федерации. URL: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/ria/or‑vrf/regionalmonitopring.



Подводя итоги, можно заключить следующее:• лишь небольшое число регионов страны отличается нормотворческой активно‑

стью в области продовольственной безопасности населения;• объем государственной поддержки сельского хозяйства в рамках «янтарной кор‑

зины» превалирует над мерами «зеленой корзины», что объясняется особенностью фе‑деральной экономической политики, направляющей основную долю поддержки через компенсацию процентов по банковским кредитам;

• качество оценки регулирующего воздействия нормативно‑правовой базы на биз‑нес значительно разнится в регионах.

В целом процедура оценки регулирующего воздействия является относительно но‑вой практикой в России, поэтому для достижения более высоких показателей требует‑ся время.

Источники1. Бондарева Г. С. Продовольственное обеспечение населения: понятие, сущность

и структура // Вестник Кемеровского государственного университета. 2013. 3‑1. С. 235−238.

2. Валиева О. В. Институциональная среда инноваций: теоретический и приклад‑ной аспекты. // Вестник НГУ. Сер.: Социально‑экономические науки. 2007. Т. 7. Вып. 2. С. 134−143.

3. Голодникова А., Цыганков Д., Беляев А. Исследование хода и результатов внедрения ОРВ на региональном уровне в различных странах, выводы и рекомендации для Россий‑ской Федерации: отчет // Экспертный сайт Высшей школы экономики ОПЕК. ru. URL: http://opec.ru/data/2015/04/02/1234018694/ОВР‑Голодниковаи%20Цыганков‑источник.pdf.

4. Жученко А. А. Обеспечение продовольственной безопасности России в ХХI веке на основе адаптивной стратегии устойчивого развития АПК (теория и практика). Ки‑ров : НИИСХ Северо‑Востока, 2009.

5. Иванов С. А. Формы государственной поддержки сельского хозяйства России в условиях ВТО // Вопросы экономики и права. 2012. 12. С. 137−142.

6. Климова Н. В., Петрова К. В. Государственная поддержка сельского хозяйства России в условиях членства в ВТО // Студенческий научный форум : материалы V Ме‑ждунар. студ. электрон. науч. конф. URL: http://www.scienceforum.ru/2013/pdf/7968.pdf.

7. Курдюмов А. В. Сравнительный анализ теоретико‑методических подходов к определению понятия «продовольственная безопасность» // Известия Уральского го‑сударственного экономического университета. 2012. 4 (42). С. 103−117.

8. Маковеев С. Н. Понятие и сущность продовольственного самообеспечения и продовольственной безопасности государства // Агропродовольственная политика России. 2014. 9. С. 21−24.

9. Маковеев С. Н., Медведева Т. Н., Боровинских В. А. Оценка уровня продовольст‑венной безопасности Курганской области // Международный научно‑исследователь‑ский журнал. 2013. Ч. 3. 10 (17). С. 51−53.

10. Продовольственная безопасность региона / Т. В. Ускова, Р. Ю. Селименков, А. Н. Анищенко, А. Н. Чекавинский. Вологда : ИСЭРТ РАН, 2014.

11. Сёмин А. Н. К вопросу о понятиях «продовольственная независимость» и «про‑довольственная безопасность» // Экономика сельскохозяйственных и перерабатываю‑щих предприятий. 2013. 11. С. 1−4.

12. Тарасова Н. В. Институциональная среда продовольственной безопасности страны // Вестник НГИЭИ. 2015. 3 (46). С. 86−93.

13. Чернова О. А., Степенко В. Е. Продовольственная безопасность: научно‑тео‑ретические подходы к определению терминологии // Юридический мир. 2006. 10. С. 44−48.



14. Шагайда Н. Оценка бюджетных расходов и бюджетной поддержки сельхозпро‑изводителей // АПК: экономика, управление. 2012. 12. С. 14−22.

15. Шагайда Н. И., Узун В. Я. Продовольственная безопасность в России: монито‑ринг, тенденции и угрозы. М. : РАНХиГС, 2014.

16. Campbell L. Tools and Methodologies for Urban Food Security Assessment, Target‑ing and Distribution: dissertation (MA degree in Development and Emergency Practice). Oxford Brookes University, 2013. URL: http://architecture.brookes.ac.uk/research/cendep/dissertations/L‑Campbell‑MA‑DEP‑Dissertation.pdf.

***

Assessing the Institutional Environment of Food Security

by Natalya V. Tarasova

The article studies the impact of institutional change on food security system. It characterizes the cri‑terion of food security institutionalization as a system of indicators reflecting interaction between busi‑ness and the state in agricultural sector. The paper analyzes the peculiarities of the regional lawmaking practice concerning food security and specifics of introducing the procedure of the Regulatory Impact Assessment. It reveals the tendency of uneven reaction of the regional authorities of the Russian Fed‑eration to transformation of the institutional environment. While some subjects of the Federation have already introduced the definition of food independence into regional legislation, stated a target share of domestic (regional) food production and are actively using the procedure of the Regulatory Impact As‑sessment, the others are still lagging behind them in these issues.

Keywords: institutional environment; criterion; food security; assessment; system.References:1. Bondareva G. S. Prodovol’stvennoe obespechenie naseleniya: ponyatie, sushchnost’ i struktura

[Food security of the population: concept, essence and structure]. Vestnik Kemerovskogo gosudarstven-nogo universiteta – Bulletin of Kemerovo State University, 2013, no. 3–1, pp. 235–238.

2. Valieva O. V. Institutsional’naya sreda innovatsiy: teoreticheskiy i prikladnoy aspekty [Institution‑al environment of innovations: theoretical and applied aspects]. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Sotsialno-ekonomicheskie nauki – Vestnik of Novosibirsk State University. Series: Social and Economics Sciences, 2007, Vol. 7, Issue 2, pp. 134–143.

3. Golodnikova A., Tsygankov D., Belyaev A. Issledovanie khoda i rezul’tatov vnedreniya ORV na regional’nom urovne v razlichnykh stranakh, vyvody i rekomendatsii dlya Rossiyskoy Federatsii [Research progress and results of the implementation of Regulatory Impact Assessment at the regional level in vari‑ous countries, conclusions and recommendations for the Russian Federation]. Available at: http://opec.ru/data/2015/04/02/1234018694/ОВР‑Голодниковаи%20Цыганков‑источник.pdf.

4. Zhuchenko. A.A. Obespechenie prodovol’stvennoy bezopasnosti Rossii v XXI veke na osnove adap-tivnoy strategii ustoychivogo razvitiya APK (teoriya i praktika) [Ensuring food security of Russia in the XXI century on the basis of adaptive strategy of a sustainable development of agrarian and industrial complex (the theory and practice)]. Kirov: Zone Research Institute of Agriculture of the Northeast of N. V. Rudnitsky, 2009.

5. Ivanov S. A. Formy gosudarstvennoy podderzhki sel’skogo khozyaystva Rossii v usloviyakh VTO [Forms of domestic support of agriculture in Russia in the conditions of the WTO]. Voprosy ekonomiki i prava – Economic and Law Issues, 2012, no. 12, pp. 137–142.

6. Klimova N. V., Petrova K. V. Gosudarstvennaya podderzhka sel’skogo khozyaystva Rossii v uslovi‑yakh chlenstva v VTO [Domestic support of agriculture in Russia in the conditions of membership in the WTO]. Materialy V Mezhdunarodnoy studencheskoy elektronnoy nauchnoy konferentsii “Studencheskiy nauchnyy forum” [Proc. of the V International student’s electronic scientific conference “Student’s Scien‑tific Forum”]. Available at: http://www.scienceforum.ru/2013/pdf/7968.pdf

7. Kurdyumov A. V. Sravnitel’nyy analiz teoretiko‑metodicheskikh podkhodov k opredeleniyu ponyatiya “prodovol’stvennaya bezopasnost” [Comparative analysis of theoretical‑methodological ap‑



proaches to the definition of the term “food security”]. Izvestiya Uralskogo gosudarstvennogo ekonom-icheskogo universiteta – Journal of the Ural State University of Economics, 2012, no. 4 (42), pp. 103–117.

8. Makoveev S. N. Ponyatie i sushchnost’ prodovol’stvennogo samoobespecheniya i prodovol’stvennoy bezopasnosti gosudarstva [The concept and essence of food self‑sufficiency and food security of the country]. Agroprodovolstvennaya politika Rossii – Agriculture and Food Policy of Russia, 2014, no. 9, pp. 21–24

9. Makoveev S. N., Medvedeva T. N., Borovinskikh V. A. Otsenka urovnya prodovol’stvennoy be‑zopasnosti Kurganskoy oblasti [Assessment of the level of food security of the Kurgan region]. Mezh-dunarodnyy nauchno-issledovatel’skiy zhurnal – International Research Journal, 2013, Part 3, no. 10 (17), pp. 51–53.

10. Uskova T. V., Selimenkov R. Yu, Anishchenko A. N., Chekavinskiy A. N. Prodovol’stvennaya be-zopasnost’ regiona [Regional food security]. Vologda: Institute of Socio‑Economic Development of Ter‑ritories (Russian Academy of Sciences), 2014.

11. Semin A. N. K voprosu o ponyatiyakh “prodovol’stvennaya nezavisimost” i “prodovol’stvennaya bezopasnost” [On the concept of “food sovereignty” and “food security”]. Ekonomika selskokhozyayst-vennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatiy – Economy of Agricultural and Processing Enterprises, 2013, no. 11, pp. 1–4.

12. Tarasova N. V. Institutsional’naya sreda prodovol’stvennoy bezopasnosti strany [The institutional environment for country’s food security]. Vestnik NGIEI (ekonomicheskie nauki) – Vestnik of Nizhny Novgorod State Engineering and Economic University, 2015, no. 3 (46), pp. 86–91.

13. Chernova O. A., Stepenko V. Ye. Prodovol’stvennaya bezopasnost’: nauchno‑teoreticheskie pod‑khody k opredeleniyu terminologii [Food security: scientific‑theoretical approaches to definition of ter‑minology]. Yuridicheskiy mir –Legal World, 2006, no. 10, pp. 44–48.

14. Shagayda N. Otsenka byudzhetnykh raskhodov i byudzhetnoy podderzhki sel’khozproizvoditele. [Assessing the budgetary spending and budget support for agricultural producers]. APK: ekonomika, upravleniye – Agro-Industrial Complex: Economics, Management, 2012, no. 2, pp. 14–22.

15. Shagayda N. I., Uzun V. Ya. Prodovol’stvennaya bezopasnost’ v Rossii: monitoring, tendentsii i ugrozy [Food security in Russia: monitoring, tendencies and threats]. Moscow: Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, 2014.

16. Campbell L. Tools and Methodologies for Urban Food Security Assessment, Targeting and Distri-bution: dissertation (MA degree in Development and Emergency Practice). Oxford Brookes University, 2013. Available at: http://architecture.brookes.ac.uk/research/cendep/dissertations/L‑Campbell‑MA‑DEP‑Dissertation.pdf.

Contact Info:Natalya V. Tarasova, postgraduate of Econom‑ics & Production Organization Dept.Phones: (8362) 68‑63‑21, 46‑47‑69е‑mail: [email protected]

Volga State Technology University3 Lenin Sq., Yoshkar‑Ola, Russia, 424000


НЕСТЕРОВ Игорь Олегович

Кандидат экономических наук, доцент кафедры мировой экономики

Санкт-Петербургский государственный университет191123, РФ, г. Санкт-Петербург, ул. Чайковского, 62


Международные валютно-кредитные отношения: коротко о новых книгах

Стремительное развитие мировой финансовой системы требует постоянной актуализации знаний в данной сфере мировой экономики. В 2015 г. свет увидели два новых учебника петербургских авторов, в которых рассматриваются международные валютнокредитные отношения. Их рецензированию посвящена настоящая статья.

JEL classification: E42, F3, G15

Ключевые слова: международные валютнокредитные отношения; мировая валютная система; международные финансы.

В последние десятилетия международные валютно‑кредитные отношения превра‑тились в один из главных драйверов, определяющих развитие мировой экономи‑

ки. Ежедневные обороты мирового валютного рынка давно превышают потребности хозяйствующих субъектов в валютно‑конверсионных операциях для осуществления международных торговых, инвестиционных и прочих сделок. Так, в 2013 г., по данным ЮНКТАД, годовой объем международной торговли товарами и услугами составил чуть более 23 трлн дол. США. За тот же период объем ввезенных прямых иностранных ин‑вестиций составил 1,5 трлн дол. США1. Для сравнения – средний дневной оборот ми‑рового валютного рынка в апреле 2013 г., по данным Банка международных расчетов, превышал 5,3 трлн дол. США2. Причем за последние 10 лет этот показатель увеличился в 2,8 раза, а относительно 1988 г. более чем в 8 раз!

Стремительное, но вместе с тем не всегда поступательное развитие мировой финан‑совой системы требует от ученого сообщества регулярного обновления парка учебных и методических пособий, описывающих процессы, происходящие в сфере междуна‑родных валютно‑кредитных отношений (МВКО). Только соблюдение данного усло‑вия может гарантировать, что и авторы, и читатели будут оставаться в авангарде того круговорота событий, который характерен для самой динамичной составляющей сов‑ременной мировой экономики. В этой связи ежегодное появление новых работ по за‑явленной проблематике отнюдь не выглядит банальным повторением уже описанных ранее событий и явлений.

В начале 2015 г. практически одновременно на прилавках книжных магазинов по‑явились два новых учебника, подготовленных санкт‑петербургскими специалиста‑ми в сфере международных валютно‑кредитных отношений. Издательство «Юрайт»

1 World Investment Report 2015: Reforming International Investment Governance / UNCTAD. URL: http://unctad.org/en/PublicationsLibrary/wir2015_en.pdf.

2 Triennial Central Bank Survey Foreign exchange turnover in April 2013: preliminary global re‑sults / Bank for International Settlements, Monetary and Economic Department, September 2013. URL: http://www.bis.org/press/p130905.htm. ©

Нес

теро

в И

. О.,

2016


КРИТИКА И БИБЛИОГРАФИЯ

выпустило учебник с достаточно традиционным для данной области экономической теории названием «Международные валютно‑кредитные отношения». Оно было раз‑работано коллективом авторов из Санкт‑Петербургского государственного экономи‑ческого университета для студентов академического бакалавриата [3]. А благодаря издательству «Магистр» увидел свет учебник С. В. Котелкина «Международные финан‑сы», ориентированный на магистрантов высших профильных учебных заведений [2].

Тот факт, что представленные учебники предназначены для различных целевых аудиторий, наложил свой отпечаток на специфику подачи материала авторами обоих произведений. Следовательно, и подход к их оценке требует определенной дифферен‑циации.

Учебник «Международные валютно‑кредитные отношения» составлен по ныне актуальной схеме «знать – уметь – владеть». Такая форма организации материала по‑зволяет надеяться, что после ознакомления читатели не только уяснят теоретические аспекты современной структуры и состав участников международной финансовой системы, а также принципы формирования и развития МВКО, но и смогут овладеть практическими навыками анализа процессов, наблюдаемых сегодня в мировой финан‑совой системе, расчетом величин валютных кросс‑курсов, доходностей финансовых инструментов, обращающихся на мировых финансовых рынках.

Структура рассматриваемого учебника несколько нестандартна для подобного рода изданий, хотя по формальному признаку в десяти главах авторы охватывают практи‑чески все основные аспекты функционирования международной финансовой системы и МВКО.

Первые четыре главы полностью посвящены вопросам функционирования миро‑вой валютной системы: авторы представляют ее структурный и институциональный состав, описывают основные этапы эволюции, вводят понятия валютного рынка и ва‑лютного курса, проводят классификацию режимов валютных курсов в соответствии с методологией Международного валютного фонда, определяют виды современных валютных операций. Вместе с тем не стоит забывать, что изначально учебник был рас‑считан на студентов бакалавриата. Наверное, в силу этого факта изложение некоторых вопросов эволюции мировой валютной системы, а также классификации валютных курсов выглядит несколько конспективно, а теориям валютного курса уделено совсем уж скромное внимание.

В то же время обращает на себя внимание достаточно подробная и глубокая де‑тализация вопросов страхования валютных рисков – весьма актуальной проблемы в условиях повышенной волатильности валютных курсов на современном этапе разви‑тия мировой экономики. Следует добавить, что данная глава снабжена практическими задачами, предлагающими читателю самостоятельно попробовать свои силы в сфере страхования валютных рисков.

Отдельная глава в учебнике посвящена современным формам международных рас‑четов. В ней авторы повествуют об особенностях платежных условий внешнеэкономи‑ческих сделок, рассказывают о расчетных инструментах, используемых современными участниками международных экономических отношений (аккредитивы, инкассо, век‑селя и т. д.).

Определенные вопросы вызывает расположение в учебнике шестой главы, в ко‑торой рассматриваются основные понятия и характеристики мирового финансового рынка. И дело даже не в том, что часть материала, представленного в данном разделе учебника, перекликается с уже упомянутыми выше темами, например «виды срочных инструментов финансового рынка». Само по себе рассуждение о структуре мировой финансовой системы и ее основных участниках, наверное, следовало бы включить в более ранние разделы учебника. Тем более, что при сегментации мирового финан‑сового рынка авторы особое внимание уделяют таким категориям, как «внутренний



валютный рынок», «иностранный валютный рынок» и «евровалютный рынок», факти‑чески дополняя определения валютного рынка из главы 3 – «Валютные рынки и валют‑ные операции».

Помимо обозначенных, в учебнике рассмотрены такие традиционные для МВКО во‑просы, как сущность и принципы функционирования международных кредитных от‑ношений, понятие и структура платежного баланса страны, роль и место в мировой фи‑нансовой системе международных валютно‑финансовых организаций. Заключительная глава посвящена интеграции финансовой системы Российской Федерации в мировую.

Как и в любой другой авторской работе, в данном учебнике есть дискуссионные моменты. Одно замечание фактологического характера можно охарактеризовать как традиционное, регулярно встречающееся в большинстве отечественных учебников по МВКО на протяжении последних десятилетий. Речь идет об ошибочном утверждении о том, что именно с Парижской конференции 1867 г. началось использование золото‑го стандарта как основы мировой валютной системы. Если посмотреть на хронологию событий того времени, то окажется, что, например, Англия – ведущая экономическая держава того времени – фактически начала переход к использованию золотого стан‑дарта в 1717 г., когда Глава Королевского монетного двора сэр Исаак Ньютон суще‑ственно повысил стоимость золотой гинеи против серебряных шиллингов [4]. Фор‑мальным же окончанием данного процесса можно считать принятие Банковского акта 1844 г. Португалия, находившаяся в тесных торговых отношениях с Британией, систему золотого стандарта ввела в 1854 г. Германия осуществила перевод своей национальной денежной системы на использование золотого стандарта в 1873 г. после завершения Франко‑Прусской войны. Соединенные Штаты де факто стали использовать золотой стандарт с 1879 г., а Россия формально перешла на него в 1897 г. в ходе денежной ре‑формы С. Ю. Витте [1]. Иными словами, одномоментного перехода к использованию золотого стандарта в качестве основы мировой валютной системы не было. Здесь, кста‑ти, уместно процитировать отчет Денежной комиссии США от 1876 г., в котором до‑словно сказано следующее: «Распространенным заблуждением считается тот факт, что Международная конференция 1867 г. рекомендовала провести демонетизацию серебра и установить исключительно систему золотого стандарта… Государствам, продолжав‑шим использовать систему двойного стандарта (биметаллизм. – Прим. авт.), следовало установить официальное соотношение стоимости двух металлов во избежание вывода из повседневного оборота золота» [5].

Сегодня уже сложно сказать, кто первым из российских, а может быть, и советских исследователей в сфере международных финансов допустил данную неточность, но сия фактологическая ошибка уже не первый десяток лет «кочует» из одного учебного посо‑бия в другое, вводя в заблуждение читателей.

Кроме названной исторической неточности в учебнике присутствует еще целый ряд неоднозначных утверждений. Например, в классификации субъектов международных валютно‑кредитных отношений на мегауровне авторы ставят в один ряд международ‑ные финансовые организации (МВФ, группу Всемирного банка, Банк международных расчетов) и транснациональные и инвестиционные банки (например, Citibank), ТНК, паевые фонды, глобальные хеджевые фонды, объединения государств G7, G20, между‑народные рейтинговые агентства (Moody’s, S&P, Fitch IBCA), международные аудитор‑ские и юридические компании, Парижский, Лондонский и Токийский клубы кредито‑ров, а также международные информационные системы (Thomson Reuter, Bloomberg, DowJones), международные платежные системы (Visa, Europay) и ведущие фондовые рынки. Такой «обширный перечень» участников МВКО на мегауровне несколько отли‑чается от традиционных классификаций, предполагающих включение в упомянутый список международных финансовых организаций и профильных наднациональных образований различных межгосударственных интеграционных объединений.



Стоит еще раз напомнить о стремительном развитии международной финансовой системы и всех ее компонентов. Как уже отмечалось, именно сей факт делает необхо‑димым регулярное обновление учебных и методических изданий, посвященных обо‑значенной проблематике. Он же требует использования самых актуальных данных о состоянии данного сегмента мировой экономики. Несвоевременное обновление ин‑формационного материала может сыграть с авторами злую шутку: в момент выхода издания того или иного участника МВКО уже может и не существовать, как, напри‑мер, упомянутого в учебнике инвестиционного банка Merrill Lynch, превратившегося в 2008 г. из самостоятельной организации в подразделение Bank of America Merrill Lynch. Более того, к моменту выхода в свет учебника может не существовать национальных валют отдельно взятых государств, которые за время публикации успели стать полно‑правными членами валютной интеграционной группировки и перешла на использова‑ние единой валюты данного интеграционного образования (в данном случае речь идет латвийском лате и литовском лите, на смену которым с 1 января 2014 г. и 1 января 2015 г. соответственно пришла единая европейская валюта – евро).

Учебник «Международные финансы», выпущенный издательством «Магистр», ори‑ентирован на более подготовленного читателя. Перечень рассматриваемых в нем во‑просов шире, а их проблематика изложена глубже.

Представления автора о понятии «международные финансы», а вместе с тем и логи‑ка изложения учебного материала достаточно наглядно представлена в виде блок‑схем уже во введении. Это во многом упрощает дальнейшую работу читателя с учебником. Сам материал разделен на два больших блока. Первый посвящен вопросам функциони‑рования международной финансовой среды. В нем автор достаточно подробно описы‑вает основные элементы международной финансовой системы: международные деньги в их многообразии, международные финансовые рынки (включая мировой валют‑ный и международные фондовые рынки) и международные финансовые институты. В этом же блоке рассматриваются основные теоретические подходы, обосновывающие причинно‑следственную связь трансграничных потоков капитала в мировой экономи‑ке, а также детерминанты прогнозирования изменения обменных курсов националь‑ных валют.

Второй блок учебника сам автор описывает как «международный финансовый ме‑неджмент». Данный раздел посвящен изучению принципов управления денежными потоками экономических субъектов в мультивалютной среде. По сути своей это свое‑образный практический синтез таких экономических дисциплин, как «корпоративный финансовый менеджмент» и «международные валютно‑кредитные отношения».

В этом сегменте учебника автор рассматривает проблематику функционирования современных компаний в условиях необходимости принятия финансовых решений в международном масштабе по поводу привлечения дополнительного финансирова‑ния текущей деятельности, более эффективного использования имеющихся капиталь‑ных ресурсов компании, а также вопросы управления валютными рисками в условиях повышенной волатильности обменных курсов национальных валют. Никоим образом не умаляя заслуг автора в подробном анализе перечисленного набора вопросов, отме‑тим, что именно аспекты менеджмента валютного риска оказались наиболее широко и глубоко освещенными в данном разделе учебника.

Как уже было отмечено, особое внимание следует обратить на подачу материала. Большое количество практических примеров и кейсов, таблиц и графиков превраща‑ет процесс изучения в весьма увлекательное для читателя занятие. Наличие в каждом параграфе блок‑схем и резюмирующих выводов облегчает восприятие логики излагае‑мого материала. Ну а задачи для самоконтроля и вопросы для обсуждения предлагают читателям еще раз задуматься о проблемах, рассмотренных в соответствующих частях учебника.



К критическим замечаниям следует отнести чрезмерное использование англий‑ских терминов в русской транскрипции. В ряде случаев это оправдано. «Менеджмент», «деривативы» и «дефолт» прочно обосновались в отечественной экономической ли‑тературе, но некоторые понятия (например, «инетрмедиары», «финансовые рестрик‑ции», «финансовые наднационалы»), используемые в учебнике, трудно отнести к об‑щепринятым. И конечно же, хотелось бы поспорить о корректности перевода понятия «emerging markets», которое в интерпретации автора звучит как «аварийные» вместо более традиционного «развивающиеся» или «формирующиеся рынки».

Кроме того, нельзя не отметить тот факт, что часть материла, указанная в оглавле‑нии, вынесена за пределы содержания учебника и размещена автором и издательством в электронной библиотеке на сайте www.znanium.com. Это касается таких разделов, как «Обзор подходов к преподаванию курса „Международный финансовый менеджмент“ в ведущих бизнес‑школах», «Приложения» и «Термины и аббревиатуры». К сожалению, открытого доступа к данным материалам на указанном сайте не оказалось. При этом автор достаточно активно ссылается на приложения по ходу изложения учебного мате‑риала, а также весьма охотно использует различные сокращения и аббревиатуры. Чи‑тателям, не обладающим соответствующим багажом знаний в сфере международных финансов, такая частота использования незнакомых аббревиатур без соответствующей легенды может до некоторой степени усложнить процесс восприятия учебного мате‑риала.

В завершение хотелось бы отметить, что оба учебника определенно найдут свое‑го читателя и будут полезны всем, кто захочет более или менее глубоко ознакомиться с основами и принципами функционирования международной финансовой системы и попытаться понять логику поведения ее участников.

Источники1. Коковцов В. Н. Из моего прошлого: Воспоминания, 1903−1919 гг. : в 2 т. Париж :

Изд. журн. «Ил. Россия», 1933.2. Котелкин С. В. Международные финансы : учебник. М. : Магистр; ИНФРА‑М,

2015.3. Международные валютно‑кредитные отношения : учеб. и практикум для акад.

бакалавриата / под ред. А. И. Евдокимова, И. А. Максимцева, С. И. Рекорд. М. : Юрайт, 2015.

4. Eichengreen B. Globalizing Capital: A History of the International Monetary System. Princeton : Princeton University Press, 2008.

5. Willis H. P. A History of the Latin Monetary Union: A Study of International Monetary Action. Chicago : University of Chicago Press, 1901.

***



International Monetary Relations: A Review of New Textbooks

by Igor O. Nesterov

Rapid development of international financial relations in recent decades dictates the need to regu‑larly advance the scientific knowledge in this field. The 2015 saw the publication of two new textbooks devoted to the issues of international monetary relations and international finance. The article presents a brief review of these books.

Keywords: international monetary relations; international monetary system; international finance.References:1. Kokovtsov V. N. Iz moego proshlogo: Vospominaniya, 1903−1919 gg. [From my past: The memo‑

ries, 1903−1919]. Paris: Russia Illustrated, 1933.2. Kotelkin S. V. Mezhdunarodnye finansy [International finance]. Moscow: Magistr; INFRA‑M, 2015.3. Evdokimov A. I., Maksimtsev I. A., Rekord S. I. (eds.). Mezhdunarodnye valyutno-kreditnye ot-

nosheniya [International monetary relations]. Moscow: Yurayt, 2015.4. Eichengreen B. Globalizing Capital: A History of the International Monetary System. Princeton:

Princeton University Press, 2008.5. Willis H. P. A History of the Latin Monetary Union: A Study of International Monetary Action. Chi‑

cago: University of Chicago Press, 1901.Contact Info:Igor O. Nesterov, Cand. Sc. (Econ.), Associate Prof. of Global Economy Dept.Phone: (812) 272‑03‑30e‑mail: [email protected]

Saint Petersburg State University62 Chaykovsky St., Saint Petersburg, Russia, 191123


ТРЕБОВАНИЯ К МАТЕРИАЛАМ, ПРЕДСТАВЛЯЕМЫМ В ЖУРНАЛ «Известия Уральского государственного экономического университета»

Общие положенияДля публикации принимаются статьи, соответствующие тематике журнала и насто‑

ящим требованиям. Представляемые материалы должны быть актуальными, обладать научно‑практической значимостью и новизной.

Статьи, направляемые в редакцию, рецензируются и в случае положительного за‑ключения – редактируются. Редакция не согласовывает с авторами изменения и сокра‑щения рукописи, не затрагивающие принципиальных вопросов.

Статья, отправленная автору на доработку, должна быть возвращена в исправлен‑ном виде в максимально короткие сроки с ответами автора на замечания рецензента, а также пояснениями всех изменений, сделанных автором.

Статьи аспирантов и соискателей могут приниматься к публикации без соавторства с доктором или кандидатом наук. Статьи, в число авторов которых входят студенты и магистранты, не принимаются к публикации.

Общее количество авторов статьи – не более трех.

Материалы, представляемые авторами в редакцию:Материалы пересылаются в редакцию по электронной почте.Заявка на публикацию включает следующие файлы:1. Файл, озаглавленный фамилиями авторов на русском языке и содержащий в ука-

занном порядке:1) 1–3 кода по классификации JEL;2) сведения об авторах на русском языке*;3) ключевые слова на русском языке (5–8 слов);4) аннотацию на русском языке (100–150 слов);5) название статьи на русском языке;6) текст статьи;7) библиографический список на русском языке.2. Файл, озаглавленный фамилиями авторов на английском языке и содержащий

в указанном порядке:1) перевод сведений об авторах на английский язык;2) перевод названия статьи на английский язык;3) перевод ключевых слов на английский язык;4) перевод аннотации на английский язык;5) перевод библиографического списка на английский язык.3. Файлы с фотографиями авторов. Каждый файл должен быть озаглавлен фамили‑

ей автора. К публикации принимаются файлы в форматах JPEG или TIFF с разрешени‑ем 300 dpi (точек на дюйм), допускается 200 dpi.

* Фамилия, имя, отчество автора; ученая степень; ученое звание; должность; организация, ко‑торую представляет автор; адрес организации; контактный телефон (с указанием кода горо‑да); e‑mail. Адрес организации указывается в последовательности: почтовый индекс, страна, город, улица, дом.

Вся указанная информация подлежит публикации.

Требования к оформлению рукописиМаксимальный объем статьи – не более 25 000 знаков с пробелами.Текст набирается через полтора интервала, кегль – 14 пт, гарнитура – Times New Ro‑

man на листе формата А4 с полями по 2 см.Все страницы рукописи нумеруются.Каждая таблица должна иметь название, каждый рисунок – подрисуночную подпись.


Уравнения, рисунки и таблицы нумеруются в порядке их упоминания в тексте.Графические элементы (рисунки, схемы) должны быть рассчитаны на черно‑белое

воспроизведение.

Требования к списку источниковСписок источников оформляется в алфавитном порядке: сначала русскоязычные

источники, затем источники на иностранном языке в порядке латинского алфавита. Ссылки на использованную литературу оформляются квадратными скобками с указа‑нием страницы (опубликованные источники).

Список должен включать не менее 10 источников, большую часть из них должны составлять «литературные» источники (монографии, научные статьи в рецензируемых научных изданиях). Нормативно‑правовые документы, статистические материалы в список источников не включаются, а при необходимости упоминаются в тексте ста‑тьи или выносятся в постраничную сноску.

Самоцитирование не должно превышать 10%.

Рукописи, не соответствующие данным требованиям, возвращаются авторам.Плата за публикацию статей не взимается.Авторские гонорары редакцией не выплачиваются.

C автором(ами) заключается лицензионный договор. Бланк договора размещен на сайте журнала http://izvestia.usue.ru.

Прием статей:Уральский государственный экономический университет620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45, каб. 366Белоусова Елизавета АлександровнаТелефон: (343) 221‑26‑33e‑mail: [email protected]

Выпускается как продолжающееся научное издание с определенной периодичностью и следующими рубриками:

Экономическая теория

Прикладная экономика

Финансы и финансовоинвестиционный механизм

Региональная и муниципальная экономика

Экономическая синергетика

Инновационная экономика

Мировая экономика

Логистика

Теория управления

Маркетинг и реклама

Экономическая история

Продовольственная безопасность

Наш адрес: 620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45Контактный телефон: (343) 221‑26‑33

Электронный адрес: http://www.izvestia.usue.ru

Научное издание

Известия Уральского государственного экономического университета

2 (64)2016

Редактор и корректорР. Д. Мочалова

Информация на английском языкеЕ. А. Белоусовой

Технический редакторА. А. Гребенщикова

Компьютерная версткаА. А. Гребенщиковой

Издательство Уральского государственного экономического университета620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта / Народной Воли, 62 / 45

Поз. 63. Подписано в печать 23.04.2016.Формат 70 × 108 / 16. Уч.‑изд. л. 11,50. Усл. печ. л. 14,8.

Тираж 500 экз. Заказ 321.

Отпечатано с готового оригинал‑макета в подразделении оперативной полиграфии УрГЭУ